IPython是一个非常灵活好用的python终端工具，而且比Python自带的终端工具还多了命令行高亮和自动索引的功能，也是常用的Jupyter Notebook的基础工具。在使用IPython的过程中可以使用它的一些独有的功能——直接运行Shell命令行，和魔术命令。本文介绍的是其中一种魔术命令——重新加载函数模块。
在Python的广阔生态中，IPython无疑是一颗璀璨的明珠，它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。IPython不仅拥有强大的交互式shell（称为IPython终端或Jupyter Notebook的前端之一），还集成了丰富的库和工具，如matplotlib、pandas等，极大地提升了数据分析和科学计算的便捷性。本文将深入探讨IPython的多个使用技巧，旨在帮助读者充分利用这一工具，提升编程效率与体验。
IPython是一个交互式计算系统。主要包含三个组件：增加的交互式 “Python shell”，解耦的双过程通信模型，交互式并行计算的架构。支持变量自动补全。 IPython特点： IPython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。 IPython 是基于BSD 开源的。 IPython 为交互式计算提供了一个丰富的架构，包含： 强大的交
CentOS7下默认系统自带python2.X的版本，这个版本被系统很多程序所依赖，所以不建议删除，如果使用最新的Python3那么我们知道编译安装源码包和系统默认包之间是没有任何影响的，所以可以安装python3和python2共存。
学 Python 的应该都知道 IPython 是一个 Python 的交互式 shell，比默认的 Python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。IPython 的安装也有许多种安装方式，这主要和使用什么操作系统有关，本文就说一下在 Windows 下 IPython 的安装 安装 IPython 在安装 Python 之后安装 IPython 可以极大的方便我们学习和使用 Python，更多的精力集中于如何处理代码和需要解
IPython 是一个 python 的交互式 shell，支持补全等等一些强大的功能；
ipython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python 社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。 Python Tutor Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是
详细介绍如何使用PyCharm创建一个IPython Notebook（基于Web技术的交互式计算文档格式）并运行。
当然也可以先输入python进入交互式环境，再执行以下的代码检查Python的版本。
jupyter notebook是一个网页版的python编写交互模式，他的功能类似于ipython，但是他使用过程很类似我们使用纸和笔操作， 可轻松擦除我们先前写的代码。并且他还可以将我们的编写的代码进行保存记录，用来做笔记以及编写简单代码相当方便。那么下面让我们来看如何安装使用jupyter notebook。 #在centos下的安装操作如下。
ipython：同为python命令行工具，相比于原始的python命令行客户端，ipython无疑具有更好地交互体验，无须额外配置，即可享有代码着色、自动补全等诸多便利。
1. Ubuntu操作系统版本 说明：Ubuntu 12.04.3 LTS自带的Python 2.7.3版本。 2. 安装IPython 说明： 输入命令sudo apt-get install ip
Python虽然是一门优秀的程序语言，但其拥有出色的数据处理能力，尤其是在数据量巨大的时候，因而也吸引了不少数据分析人员的关注和使用。 Python的数据处理能力主要依赖于NumPy,SciPy,Matplotlib,Pandas这4个库，其中NumPy提供了矩阵运算的功能，SciPy则在NumPy的基础上添加了许多科学计算的函数库，而这两个库就使Python具有和Matlab一样的数据处理能力了。Matplotlib库提供了绘图，可以实现数据的可视化，pandas是基于NumPy的一种工具，该库提供了高效
本来想着继续给大家介绍python的数据类型，但是IDLE编辑器（默认的 Python shell 编辑器）太难用了，导致小编没水出来，所以小编决定装一个别的python shell编辑器，这就是ipython；
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
在过去的二十年中，Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天，Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
《如何打开ipynb文件》文章摘要：本文介绍了如何打开.ipynb后缀的文件，并提供了两种方法。第一种方法是直接使用IPython Notebook打开，第二种方法是将.ipynb文件扔进Spyder中打开。使用IPython Notebook打开需要先安装IPython Notebook，而使用Spyder打开则需要先安装Anaconda。两种方法都可以在浏览器窗口上启动Notebook，方便进行交互编程和学习。
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。
Ipython与pycharm区别：交互式编译器 不用写print 在in:中输入代码后立刻能够得到运行结果（out）,不用自己点执行。目的：方便调试，查看中间结果。Ipython其实相当于一个调试工具，只能按照你编写的顺序一步一步执行，继承并且可视化你的每一步操作。 例如： Ipython: In: r.status_code Out:200 Pycharm: Print(r r.status_code)
作者推荐使用EPD作为学习本书各章节的学习环境，但登录到EPD网站后发现EPD已经升级为canocy了，当然可以使用canocy，
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
IPython中的‘I’即代表交互的意思，所以IPython提供了丰富的工具，能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令，就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法，供Python爱好者参考。
什么是IPython？可能很多人已经在用，却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释：
第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可以从控制台或在jupyter使用。 B.1 使用命令历史 Ipython维护了一个位于磁盘的小型数据库，用于保存执行的每条指令。它的用途有： 只用最少的输入，就能搜索、补全和执行先前运行过的指令； 在不同session间保存命令历史； 将日志输入/输出历史到一个文件 这些功能在shell中，要比notebook更为有用，因为notebook从设计上是将输入和输出的代码放到
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。 📷 Python Tutor Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，并逐步可视化地运行程序。它不仅支持 Pytho
导读：Jupyter 项目提供的魔法般的开发体验很大程度上得益于它的 IPython 基因。
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
套用阿基米德的话来说，给我一个强大而又灵活的文本编辑器 (Vim)，一个交互式 Shell(IPython) 以及一个语言 (Python)，我就能撬动整个世界。
1、在安装Python之前，需要先安装一些后面遇到的依赖问题（如果有依赖问题，按照提示安装）：
我总喜欢把已有的信息放在前面，而不是最后。一方面是因为前人的树，致敬一下；另一方面，我的教学，也是从他们当中进行学习，汇总，精炼，如果觉得我的教程比较慢的话，你也可以直接去学习。
ipython和pycharm的区别：pycharm是一种python IDE，包含使用python语言开发时提高其效率的工具；ipython是一个python的交互式shell，内置了很多有用的功能和函数。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
注意：ubuntu-18.04.3-desktop-amd64系统自带Python3.6.8！
上文介绍了Python在不同平台的安装方法，本文将带领你了解Python解释器和编辑器的概念，并且选择出最符合自己的解释器和编辑器！
可以通过命令行启动IPython，就像启动标准的Python解释器一样，直接在terminal中键入ipython，回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook，默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景，前面加了一个！的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态，所以没必要真正运行。不过要是运行了的话，可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境。遗憾的是，对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般（cue snake joke）。在这篇文章中，我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林。 你可能会问，很多现有的PyData包推荐列表怎么样？我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了。因此这里不会提供推荐列表，我要讨论的范围很窄，只集中于10%的工具，但它们可以完成你90%的工作。当你掌握这些必要的工具后，你就可以浏览PyData工具的长列表了，选择自己接下来要使用的。 值得一提的是，我介绍的这几个工
在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中，除了介绍了 ngai 这个小工具之外，还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql，可以更便捷地操作 NebulaGraph。
查看系统中的python版本，如系统中没有python可以到 python.org 网站下载python，支持linux、windows、macos系统。下文可以看到系统已经安装过了python2.7版本。
NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
[root@ipython ~]# yum install gcc-c++ automake autoconf bzip2 zlib库（提供数据压缩用的函式库）:
tar zxvf ipython-0.13.2.tar.gz python setup.py install
一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容：快速有效的多维数组对象ndarray，数组之间的运算，基于数组的数据读写到磁盘功能，线代运算，傅里叶变换，随机数生成，将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之
Python可应用于多平台包括 Linux 和 Mac OS X，你可以通过终端窗口输入 “python” 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本，Python 同样可以移植到 Java 和 .NET 虚拟机上。
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