兵欲善其事,必先利其器。对于数据科学家和数据开发工程师们来说,工具也是非常重要的,拥有好的工具会大大加速开发效率,并更快更准完成任务。
经常用Jupyter Notebook写Python代码,看到这个需求不是想去找轮子而是想自己做解析和合并。通过深入文件格式去加深对Jupyter Notebook的了解。用Jupyter 写代码有很多优势:交互式的编程体验、文档图表整合、扩展性强而且非常容易复现结果。
来源:Deephub Imba 本文约700字,建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同,每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核,所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调,他的web是通过tornado来开发的,这个扩展在GitHub上有超过4k star。
在机器学习和数据科学领域,Jupyter已经家喻户晓。它把笔记、代码、图表、注释融合在一个交互式的笔记本里,还能添加各种扩展功能。可谓机器学习入门进阶研究之神器。
不得不说,Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了,很多库可以直接实现可视化操作,无需写代码。但是这还不够,最近看到一个神器叫Mito,它真的是做到了无需写一行代码,而且手动的操作可以自动转换为代码,供后续批量化操作,这简直不要太爽。
Jupyter一直是个人非常喜爱的coding环境,也着实适用于简单的数据分析和探索。前期分享了个人使用Jupyter的3个实用技巧,今天本文就再来总结6组常用快捷键,其使用频率之高和由之而带来的便捷程度都称得上可观!
Jupyter Notebooks 是一款开源的网络应用,我们可以将其用于创建和共享代码与文档。其提供了一个环境,你无需离开这个环境,就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此,这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具,其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。
最近读到 Meta (前Facebook)公司发表的一篇文章,是介绍他们自己使用的 SQL Notebooks。在文章里,他们认为应该以 SQL 为核心去设计 Notebook,而不是像 Jupyter 那样以 Python 为核心设计 Notebook。
对于诸位炼丹师来说,jupyter已经是必不可少的存在了。jupyter大大提高了大家的炼丹效率,可交互,"文艺编程",这些都是其他平台不能提供的。但是大家在用jupyter notebook时可能不知道,还有很多tips和tricks提高我们数据分析的效率。
Jupyter Notebook是一款开源的web应用,它允许使用者创建和分享包含代码,公式,可视化图表和纯文本的文档,并支持多种编程语言的交互式计算,对于python用户来讲更是一款十分方便的代码编写工具。只需要通过web浏览器就可以很方便地进行数据清洗和转换,数值模拟,统计建模,数据可视化,机器学习等。本文主要介绍Jupyter Notebook结合python的使用。
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我刚接触Jupyter Notebook的时候曾经在别处看到一个说法,大意是Jupyter是Julia、Python、R三种语言缩写的合并,当时对Python比较熟悉,R略微了解,Julia则是一窍不通。虽然偶尔也会好奇为什么Jupyter以Julia为首,但是关于Julia的消息实在不多,也就没去深入了解,大概单纯就是为了靠近Jupiter这个单词吧。
类似vim,notebook也有命令模式和编辑模式。在编辑模式中按下esc就会进入命令模式,点击任何一个cell,或者按下enter可以进入编辑模式。如果你用过vim,就应该不难想象这两个模式的作用:在不同的模式下,编辑器提供的很多好用的快捷键,方便你进行方便快捷的操作。
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能,包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法,包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
如果要使用快捷键,首先按“Esc”键进入命令模式,然后按相应的键实现对文档的操作。比如切换成代码单元“Y”或Markdown单元“M”键,或者在本单元的下方增加一单元“B”键,查看所有快捷命令可以按“H”键。这里这个可能出现的有点突兀,但是记住就好,注意是ESC,然后code,doc里面互相转换~
如果你对数据科学感兴趣,你可能对这个工作流程很熟悉:用jupyter创建一个项目,然后开始编写python代码,运行复杂的分析,训练一个模型。当notebook文件随着函数、类、绘图和日志的增加而增大时,你会发现自己面前有一个庞大的代码块。如果幸运的话,项目有可能进展顺利,这再好不过了!
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,它能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中,非常方便研究和教学。在原始的 Python shell 与 IPython 中,可视化在单独的窗口中进行,而文字资料以及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。
近年来,我和同事 Sylvain Gugger 一直为热爱的事情而努力工作,它就是 Python 编程环境 nbdev。nbdev 允许用户在 Jupyter Notebook 中创建包含测试和丰富文档系统的完整 Python 包。我们已使用 nbdev 编写了一个大型编程库(fastai v2)以及多个小型项目。
1 : 设定 1 级标题 2 : 设定 2 级标题 3 : 设定 3 级标题 4 : 设定 4 级标题 5 : 设定 5 级标题 6 : 设定 6 级标题
01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
来源:Python与算法之美 一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3
一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第3式,按调用函数分析代码运行时间
这份Pytorch强化学习教程一共有八章,从DQN(Deep Q-Learning)开始,步步深入,最后向你展示Rainbow到底是什么。
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IPython Shell:功能强大的交互式shell $ipython
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作者 | 梁云1991 来源 Python与算法之美 一、分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时间 平凡方法 快捷方法(j
如果你用Python做开发,那么首选Pycharm;但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘,以及火热的机器学习和人工智能项目,Jupyter Notebook注定是首选,因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
Python Tricks Author:梁云 转自:Python与算法之美 一,分析代码运行时间 第1式,测算代码运行时间 平凡方法 快捷方法(jupyter环境) 第2式,测算代码多次运行平均时
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息,Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。对于刚接触Python的新手来说,配置一个容易上手又适合自己的开发环境无疑是成功掌握这门编程语言的第一步。对于Python IDE的比较和推荐,各路高手也说法不同,其中被推荐频率最高的当属Pycharm、VS Code和Jupyter Notebook了。
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法,一共24个,每个都带有优化前后的对比,非常实用。
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GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
2019年的第一篇~先祝大家新年快乐!在2019开开心心打代码,顺顺利利debug!
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早在2022年12月12日,微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks,所使用的引擎为. NET Interactive,目前支持包括C#、F#、PowerShell、JavaScript和SQL等多种语言。让数据科学家能够简单执行跨语言任务,就像是使用SQL查询SQL Server数据库,并将表格结果共享至JavaScript和HTML,创建可互动可视化的应用。
Jupyter Notebook代码文件想必参加过我们的学习圈子的同学都非常熟悉啦,圈子提供最新版且配套代码的全部Jupyter Notebook文件,所有不懂的地方都标注的非常清楚~
大家好,我是云朵君! 加载一个Jupyter插件后,无需写代码就能做数据分析,还帮你生成相应代码?
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