作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。...OneHotEncoder, LabelEncoder from sklearn import feature_selection 怎样才能在启动Jupyter 笔记本时自动加载这些代码，让我们只专注于使用这些库...方法一 : 修改配置文件 一个常见的方法就是通过修改Jupyter的配置文件来实现，这也是我在之前文章中介绍过的方法。...但这个方法也有一个弊端，就是由于文件缺少相关导入代码，因此可能打包发给别人用时会无法执行，我们也不可能再次检查所用的代码然后手动导入一遍，所以只能在自己修改了配置文件的设备上用用。...可以看到，这个方法和方法一的差别在于，他不是默认导入全部的依赖库（避免了过多的内存占用），而是在你使用到这个库时，自动在Notebook头部添加对应的导入代码，是不是很酷！
需要使用Jupyter笔记本探索数据，尝试不同的算法和超参数。随着项目的进展，Jupyter笔记本变得越来越复杂，充满了代码、结果和可视化。...MLflow帮助你避免Jupyter笔记本使用陷阱的具体路径： 1.集中存储库：MLflow使你的代码、数据和模型工件组织有序且易于访问，可以快速找到所需的资源，避免迷失在笔记本的迷宫中。...所以，如果想构建有效的机器学习模型，抛弃Jupyter笔记本的混乱，拥抱强大的MLflow是个不错的选择。 2....你根本无法知道，你甚至不可能知道，在训练过程中哪些参数最重要，哪些只是增加了噪声？ 所有这些问题都可以使用ELI5来回答。这个库将使模型变得透明、可解释和更容易理解。...3.你不会迷失在“Jupyter笔记本地狱”中，因为全部机器学习实验都将通过MLFlow变得可追溯和可复制，并且所有模型都将被正确版本化。
这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于XGBoost。...为了更好的代码维护，建议使用单独的Jupyter笔记本，其中将发布ML模型API。...在Docker容器中运行Flask，这就是为什么使用0.0.0.0作为它运行的主机。端口5000被映射为外部端口，这允许来自外部的呼叫。...虽然它可以直接在Jupyter笔记本中启动Flask界面，但建议将其转换为Python脚本并从命令行作为服务运行。...服务的端点的REST API调用： 更多信息： 带源代码的GitHub https://github.com/abaranovskis-redsamurai/automation-repo 以前关于XGBoost
相信很多人对前期环境配置过程中，遇到的各种奇奇怪怪问题深有体会：Anaconda套件该选择哪个版本？路径没设置好导致Jupyter Notebook调不出来等等。...接下来需要做一些简单的配置。比如你可以选择使用Python 2或者3笔记本，然后选择硬件加速器，接下来就可以愉快的敲代码了。 或者你也可以直接wget一个共享的zip包。...例如下载并解压Udacity的花朵数据： 创建/打开一个笔记本 在Colab里创建/打开笔记本很简单，直接点击新建/打开即可： 创建的时候会提示你选择GPU或者TPU。...安装OpenCV： 安装XGBoost： 有的第三方Python库可能需要依赖Java或是其他软件才能运行，安装过程稍微复杂一点： 注意--yes这个小操作很关键，如果没有系统可能会卡住（有兴趣的读者可以尝试一下...免费用GPU 在笔记本设置中，确保硬件加速选择了GPU。
有一个朋友最近问到这个问题，我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议： 1....这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本（Jupyter Notebook）。...在Jupyter笔记本中，在运行代码块（Cell）前，于任何一个对象前放置一个问号，它会为你打开这个对象的文档。在你遗忘了你所使用的函数的细节的时候，这是非常方便的。...当你遇到无可避免的故障检修的时候，stackoverflow上也许已经有了问题的答案。 4. 接受这个事实吧：你正在做并不是完全理解的事情，又或者你会被并不重要的细节拖入泥淖。...这就是Kaggle kernels能够帮助你的地方。Github同样也支持在浏览器中展示Jupyter笔记本。互联网上有大量的例子可供参考学习。
在我的机器上，我碰巧安装了python2和python3，所以我可以创建一个使用这两种语言的笔记本。为了简单起见，我们选择python3。 你的网页现在应该是这样的: ?...04 命名 您将注意到在页面的顶部是“Untitled”这个单词。这是页面的标题和笔记本的名称。既然那不是一个描述性很强的名字，我们就把它改一下吧!...只需将鼠标移动到“无题(Untitled)”一词上，然后单击文本。您现在应该看到一个名为Rename Notebook的浏览器对话框。让我们把这个重命名为Hello Jupyter: ?...当我运行上面的代码时，输出如下: ? 如果您的笔记本中有多个单元格，并且按顺序运行单元格，那么您可以跨单元共享您的变量和导入。...这使得将代码分成逻辑块变得很容易，而不需要重新导入库或在每个单元中重新创建变量或函数。 当您运行一个单元格时，您会注意到在单元格左侧的单词旁边有一些方括号。
深度学习，cpu可以跑简单的，复杂的一般不在笔记本上跑...会爆炸。一般深度学习要么台式，要么远程机器上登陆跑。 Q：data[['Disbursed']]和data['Disbursed']的区别。...不然只有遇到过完全一样问题的人才清楚你在说什么……其实著名的 stackoverflow.com 上记得也有个类似的提问说明，不过就懒得找了，基本类似。...最后，再说一句：我经常遇到一些报错信息不知道什么意思或者不知道怎么解决的时候，百度没找到答案，而google上搜索，居然就轻松找到了一大堆相关信息，甚至也有人问了和我一模一样的问题。...这里啰嗦一下，我能理解大家的担心，尤其是感觉到群里的其他人都很牛逼很有经验……我当初刚来到实训营时也是这个感觉，觉得自己弱爆了。...以上就是我们摘选的学员问题以及助教解答。 在学习数据科学的过程中，你遇到了怎样的问题呢？是怎样解决的？欢迎在评论区留言分享你的学习经历哦！
我们经常会碰到一个问题：用了复杂的GBDT或者xgboost大大提升了模型效果，可是在上线的时候又犯难了，工程师说这个模型太复杂了，我没法上线，满足不了工程的要求，你帮我转换成LR吧，直接套用一个公式就好了...关于模型 在这个例子中，我整理了一个简单的Naives Bayes分类器来预测电影评论中发现的短语的情绪。 这些数据来自Kaggle比赛，电影评论的情感分析。...因此，我将数据限制在极端类别，并训练模型仅预测负面或正面情绪。 事实证明，多项式朴素贝叶斯模型在预测正面和负面情绪方面非常有效。您可以在此Jupyter笔记本演练中快速了解模型培训过程。...在Jupyter笔记本中训练模型后，我将代码转移到Python脚本中，并为NLP模型创建了一个类对象。您可以在下面链接中找到我的Github仓库中的代码。...用户请求 以下是用户如何访问您的API以便他们获得预测的一些示例。 使用Jupyter笔记本中的Requests模块： ? 使用curl： ? 使用HTTPie： ?
这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。...这个 GitHub 库包含了在不同操作系统上安装这个 kernel 的各个步骤：https://github.com/n-riesco/ijavascript。...在你的机器上安装它只需简单两步（也有其它安装方法，但我认为这个最方便）： 第一步：从 pip 安装它： pip install jupyter_contrib_nbextensions 第二步：安装相关的...Printview：这个扩展会添加一个工具栏按钮，可为当前笔记本调用 jupyter nbconvert，并可以选择是否在新的浏览器标签页显示转换后的文件。...查看这个在 matplotlib 上的笔记本，看看可以如何简练地进行呈现：http://nbviewer.jupyter.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures
Jupyter Notebook 非常适合数据科学的原型设计。在这个单一的环境中，你可以进行无缝探索性分析、数据可视化以及构建 ML 模型的原型。...这虽然带来了改变命名空间的问题，但我觉得，这总比共享 Jupyter notebook 强——它需要重新运行才能获得给定状态。 ? DeepNote 的实时协作。...在云计算设置中，这个比例更接近 90%，还有 10% 的时间损失在为笔记本配置正确的算力上。 ? 轻松查看并选择笔记本在何种硬件上运行（https://docs.deepnote.com/）。...除非导入包时触发错误，否则无法意识到这方面有所疏漏。 为此，DeepNote 笔记本会主动监控包的导入，并根据你声明的需求，提醒你遗漏的依赖。还有，如果需要的文件不存在，它会猜测该文件是什么。...为了使笔记本井井有条，你可以从不同连接中选择源码控制库。这可以在创建笔记本和写后台更新时用到。
在本指南结束时，您将能够使用在本地计算机或远程服务器上运行的Jupyter Notebook运行Python 3代码。...为此，请执行以下命令： jupyter notebook Jupyter笔记本的活动记录将打印到终端。当您运行Jupyter Notebook时，它将在特定的端口号上运行。...每当您想要停止Jupyter Notebook过程时，请按CTRL+C，在Y出现提示时键入，然后ENTER按确认。...让我们实现这个简单的等式并打印结果。单击顶部单元格，然后按ALT+ENTER以在其下方添加单元格。在新单元格中输入以下代码。...您将收到以下结果： 您现在可以像导入任何其他Python开发环境一样导入模块并使用笔记本！ 结论 恭喜！
jupyter默认文件都放在用户目录下，如下图，启动的时候就可以看到启动目录；进入jupyter也确实是这个目录下的内容；显然这是有问题的，所以需要我们更改文件的存放位置； 新建一个目标文件夹...因此，在使用桌面快捷方式启动 Jupyter Notebook 时，快捷方式实际上是通过执行如下命令来打开它的： C:\Anaconda3\python.exe C:\Anaconda3\cwp.py...jupyter notebook安装Nbextensions不显示问题 伴随这个问题有一个报错，就是启动jupyter notebook后，命令窗口报错404 GET /static/components...需要注意的是，如果您在导入模块时发生了错误，比如因为模块不存在或者路径设置不正确等原因，后续的单元格也会受到影响。...如果您遇到了模块无法被正确导入的问题，可以尝试在单元格中手动添加 sys.path，将需要导入的模块所在的路径加入到 sys.path 中。
在本指南的最后，您将能够使用在远程服务器上运行的Jupyter Notebook运行Python 3代码。...第3步 - 安装Jupyter 在虚拟环境处于活动状态时，使用本地实例pip安装Jupyter ： 注意：当虚拟环境被激活时（当您的提示位于其(myprojectenv)前面时），即使您使用的是Python...要运行它，请执行以下命令： jupyter notebook Jupyter笔记本的活动记录将打印到终端。当您运行Jupyter Notebook时，它将在特定的端口号上运行。...让我们实现这个简单的等式并打印结果。单击顶部单元格，然后按ALT+ENTER以在其下方添加单元格。在新单元格中输入以下代码。...您将收到以下结果： 您现在可以像导入任何其他Python开发环境一样导入模块并使用笔记本！ 结论 恭喜！
根据您的操作系统，您需要下载正确的版本。我在一家非营利性教育机构工作，因此可以使用专业版。如果您遇到类似情况，则可以利用此好处。...如果需要的包没有安装，系统会提示您安装这个包。在大多数情况下，PyCharm都能很好地完成任务。 虚拟环境集成。当您创建一个项目时，您可以指定如何设置虚拟环境(下面将详细介绍)。...您可以简单地指定Conda作为新的环境管理器。 Anaconda 环境管理。Python程序员不应该不熟悉虚拟环境这个术语。由于Python的开源特性，我们有大量的软件包可供使用。...问题是不同的包可能有不同的需求，因此不可能只有一个Python安装和相关的包来满足所有应用程序的需求。虚拟环境就是通过创建具有特定依赖项的虚拟环境来解决这个问题，为每个应用程序形成独立的自包含框。...当您准备创建ML或其他需要更多交互或图形的模型时，您可能想现在就创建笔记本。在PyCharm中创建笔记本是很重要的，它会为你设置正确的翻译版本。 编辑Jupyter Notebook。
有关该服务的详细信息，请参见常见问题页面。 让Google Colab随时可用 在Google云端硬盘上创建文件夹 ?...image.png 它按预期工作:)如果你不知道Python是最流行的AI编程语言，我会推荐这个简单而干净的教程。...使用Google Colab运行或导入.py文件 首先运行这些代码，以便安装必要的库并执行授权。 !...image.png mnist_cnn.py文件 运行下面的代码在MNIST数据集上训练一个简单的convnet。 !python3 drive/app/mnist_cnn.py ?...要解决此问题，您只需更改工作目录即可。（在本教程中，我更改为app文件夹）使用以下简单代码： import os os.chdir("drive/app") 运行上面的代码后，如果再次运行 !
它们提供了一种简单的方式来共享笔记本——文本、代码和图形的组合，旨在增强我们向观众传达信息的方式。它们广泛应用于数据分析和数据科学等领域。...Bash是在任何Linux机器上使用终端时都会找到的默认shell。 在使用Python时，在编写Python代码和使用shell之间来回切换是很常见的。...这些扩展基本上修改了Jupyter UI以获得更健壮的功能。...您将看到一个名为NBextensions的新选项卡。一旦你选择它，你会看到许多Jupyter笔记本扩展选项！ ? 你可以查找这些扩展的大部分，看看它们在Google快速搜索中的作用。...开发人员喜欢它，因为它使他们的工作变得如此简单，不必记住每个命令，因为他们知道他们的IDE会为他们清理东西。 Hinterland允许在Jupyter笔记本中自动完成代码。当你打字时，建议摆在你面前。
如果您不想使用该按钮，您可以将扩展配置为保存时自动格式化(在 Advanced Settings Editor 设置)。...3、多行选择 这个功能与jupyter notebook一样，点击时按住Ctrl键可以多选。只能在单个单元格内进行多选。...上下文帮助显示游标指向的函数或类的实时文档。 最后，一种方法可以简单地在函数或类名的末尾添加一个问号(不带括号): 8、终端命令和Python代码混合开发 这个功能看起来有点古怪，但它非常有用。...使用winsound内置Python库，可以在Jupyter Lab上模仿该功能: import winsound # Create a beep that lasts five seconds...，但是有时候我们的确需要这样做，如果我们更新了导入的脚本，除非重新启动内核，否则Jupyter将不会自动检测到更改，这会产生很多问题。
Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。 带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。...Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。...Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。...Xgboost Xgboost，顾名思义是极度梯度提升算法，用于监督学习。 可以这样理解，一般遇到分类问题，可以用随机森林或者Xgboost先试一下结果。...提供了简单，面向对象的API，也提供了低等级的服务接入。
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【千葉ほのお】的粉丝问了一个jupyter使用的问题，在使用jupyter的时候，一般需要安装Anaconda，当然也有其他方法，这里给大家分享下Anaconda...三、启动 以上我们就完成了Anaconda的安装了，接下来就是启动了。启动方法也很简单，去cmd下，输入这个jupyter notebook指令即可启动。...按说一般是可以正常启动的了，基本上没啥问题。但是也有的小伙伴们，会遇到问题，不过一般的坑，前人都踩过了，网上很多相关的报错解决方法，一般环境变量问题比较多一些。...2、权限问题 比方说新建文件的时候，出现创建笔记本失败的error，如下图所示。 这种情况的话，需要你选择以管理员身份运行Jupyter notebook，重新创建新笔记本即可。...3、jupyter连接不到内核 如果遇到jupyter连接不到内核等其他问题，升级下jupyter。
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