经常给大家推荐好用的数据分析工具,也收到了铁子们的各种好评。这次也不例外,我要再推荐一个,而且是个爆款神器。
来源 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】:本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown,其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
作为数据科学家,从加载数据到创建和部署模型,我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具,机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试,作为报告工具,甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
来源:机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字,建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址: https://github.c
Jupytext 项目地址:https://github.com/mwouts/jupytext
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
打开终端输入: jupyter notebook ,这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,目前支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了,这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧,可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者!
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能,并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面,可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档,同时插件管理非常强大,使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
使用Python做数据相关工作,不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具,网络上其实挺多相关的资料,只是相对而言比较分散,有些技巧可能对于初学者不太有用。
谷歌最近公开了它的内部工具,该工具用于数据科学和机器学习工作流程,称为Colaboratory。 虽然它与jupyter notebook非常相似,但它的真正价值来自于该服务目前提供的免费计算能力。合
如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘,那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具,它很容易上手,用起来非常方便,是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用,在数据挖掘平台 Kaggle 上,使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程,因此,如果你想学习机器学习,数据挖掘,那么这款软件你真的应该了解一下。
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具,有助于帮助你构建很多可读的分析,你可以在里面同时保留代码,图片,评论,公式和绘制的图像。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用,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。例如,不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ,它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据,运行 notebook 中的代码,重复整个分析,实际上等于你自己探测引力波!
Jupyter Notebook(又称Python Notebook)是一个交互式的笔记本,支持运行超过40种编程语言。本文中我们将介绍Jupyter Notebook的主要特点,了解为什么它能成为人们创造优美的可交互式文档和教育资源的一个强大工具。
Anaconda 是Python的一个发行版,里面内置了很多工具,不用单独安装,因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。简而言之,anaconda安装之后可以不必安装python,也无需再去额外安装所需要的各种包。
最近由于项目需要,开始学习python,然后发现一个非常有用的python交互式编辑器,非常容易上手而且非常有用和实在,本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录,与大家一起分享!下面的内容是针对ubuntu 系统的,当然,jupyter notebook在windows也是支持的。
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程,首先介绍了Jupyter Notebook是什么,以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook,并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
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
据报道,Jupyter notebook 是数据科学家首选的实战工具。本文展示了从 EDA(探索性数据分析)到API 的快节奏,并没有Jupyter。 Jupyter的主要特点是:
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
Jupyter Notebook是一个在线编辑器,可以在网页上编辑程序,在编辑的过程中,每次编辑一行代码就可以运行一行代码,运行的结果也可以显示在代码的下方,方便查看。当所有的程序编写和运行完毕之后,还可以直接把编辑和运行之后的所有信息保存在文件中。
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。
在数据分析和机器学习领域的优势是Python变得愈发流行的主要原因之一,而很多数据分析和机器学习的工作是在Jupyter Notebook上进行的,越来越多的notebook(ipynb文件)也被放入了Github仓库里。
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!
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
在查询ipynb文件时发现了在windows下使用ipython的方法,这次就来做下介绍。 ---- jupyter notebook打开 常用的命令 误删了jupyter notebook中代码 方式一 方式二 jupyter 魔法 当前目录 运行脚本 方案一 方案二 matplotlib画图 代码写入脚本 设置运行的python版本 debug模式 自动保存 jupyter notebook打开 1,首先,安装Anaconda,网址为: https://www.continuum.io
笔记:本章没有介绍Python的某些概念,如类和面向对象编程,你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识,我建议你学习官方Python教程,https://docs.python.org/3/,或是通用的Python教程书籍,比如:
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件,分享一下
本文记录Anaconda完整的下载与安装过程,环境变量的配置,以及如何启动Jupyter notebook并编写第一句代码。以上三项是每一个Python初学者必经之路。
第三方库很多都是个人或者团队,非 Python 官方开发的库,所以难免五花八门,杂乱不堪。
Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序,可让我们创建并共享代码和文档。
描述:前面我们已经在机器学习工作站(Ubuntu 24.04 Desktop + Geforce RTX 4070Ti SUPER)中安装 Anaconda 工具包,其中也包含了 Jupyter Notebook (/ˈdʒuːpɪtə(r)/ /nəʊtbʊk/)工具及其相关依赖项,接下来我们简单介绍一下 Jupyter Notebook 一个Web在线交互计算的工具集,及其安装、配置、使用方法,给各位初次学习机器的朋友做一个指引!
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。
交互式编程不需要创建脚本文件,是通过 Python 解释器的交互模式进来编写代码。
IPython 是一个python的交互式解释器(名字中的I就是交互的意思,Interactive),和原始的Python解释器相比,它的功能更强大,它支持变量补全、自动缩进、内省、魔法命令等等功能。
我们在做 Python 开发时,有时在我们的服务器上可能安装了多个 Python 版本。
Jupyter Notebook是许多数据科学家工具箱中的一个主要工具。作为一个工具,Jupyter Notebook可以通过交互方式简化数据分析、模型建模和实验,从而缩短从编码到查看结果的反馈循环,从而提高工作效率。
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