本文介绍了如何将 Jupyter Notebook(.ipynb 文件)转换为 HTML、Markdown、PDF 和 LaTeX 格式。首先介绍了 Jupyter Notebook 的入门知识,然后介绍了将 Jupyter Notebook 转换为其他格式的方法,包括使用 `jupyter nbconvert` 命令和设置 Jupyter Notebook 模板。此外,还提供了将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 和 LaTeX 格式的方法,以及使用 ipython 命令行工具直接将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 格式的方法。
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创建了一种良好的交互方式,即将程序说明和代码放在同一个文档中。但是,如果别人没有jupyter环境,就无法打开ipynb格式的文件,因此有必要把.ipynb的文件转成pdf,以便传阅。我所使用的jupyter开发环境为juypter lab。
当有人说:「你可以用 Jupyter 扩展解决这个问题」,他们可能没有说清楚是什么样的扩展。Jupyter 生态系统是非常模块化且具有扩展性的,所以有很多种扩展方式。这个博客希望能总结最常用的 Jupyter 扩展,并帮助你发掘生态系统中的新功能。
Jupyter Notebook是很好的数据科学创作环境。Jupyter提供导出的格式有 .py、.html、.md、.pdf等。目前用其导出包含中文的pdf会遇到很多坑,网上也有一些解决方案,大致分为两种方式,一是安装 pandoc并不断根据报错提示安装sty文件,不是很有效,另一种是安装MiKTeX并改LaTeX文件。本文主要讲第二种方式。
在[[133-R工具指南24-vscode在ipynb中使用R远程开发]] ,我们通过ipynb 这一文本来进行开发。此外,python 也是该文件常用的格式。
以上这篇浅谈JupyterNotebook导出pdf解决中文的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说,Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本,以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
俗话说:“天下武功唯快不破”。我们掌握一些快捷键的操作,以提升使用Jupyter Notebook的效率,这是非常有价值的。
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
这个月早些时候我在加拿大PyCon的演讲让我兴奋不已,在会议期间,我与许多聪明人交谈,似乎每个人都在谈论着同样的希望和痛苦。 这是一个试图将社区中微弱的耳语合成一个单一的有凝聚力的帖子。
转眼间,2018 年已进入倒计时阶段,回忆起这一年中编程语言界的发展,过得风生水起的语言非 Python 莫属。而它的火热和人工智能产业的爆发不无关系,但全局来看,得益于 AI 的 Python 并非止于 AI,Python 还在系统编程、多媒体应用、数据库编程、Web、爬虫等多个场景中均有应用。不仅如此,这一年的 Python 在 TIOBE 编程语言排行榜中,两度超越了 C++,涌进排行榜的前三甲。
上一篇文章《如何优雅地用python生成模拟数据》我就使用jupyter写的,这个真的是万能的,可以插入markdown格式的内容,也可写代码,关键是像ipython一样,可以分步执行。
如果是在R编程语言,我们会推荐大家写rmarkdown,交互式动态呈现每次代码以及它的运行结果,一步到位输出HTML或者PDF格式的数据分析报表,非常方便。在Python编程语言里面,能实现类似的功能的就是Jupter的Notebook。
https://www.cnblogs.com/SC-CS/p/Jupyter-PDF_Chinese_Support.html
Anaconda安装后,可以从菜单中看到它包含几个应用程序,其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,可以用来创建和共享包含动态代码、方程式、可视化及解释性文本的文档。其应用于包括:数据整理与转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。
【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
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 | 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
作者:PRANAV DAR 机器之心编译 参与:Panda Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南,从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。 引言 应该使用哪个 IDE/环境/工具?这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到,我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyCharm 等语言特定的 IDE 到 Sublime
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~
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序,允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码,包括Python,R,Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品,Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用,因为它允许您编写一小段代码,运行它并返回结果。
不过,除了基础的写文档之外,其实Jupyter还有N多功能,简直是一个集视频、图片、PPT、多种交互于一身的万花筒。
Jekyll是一个用Ruby编写的静态站点生成器,支持博客并与Github页面整合。因为Github只负责托管,这种设置使数据分析共享和可视化变得简单。Jekyll提供了各种主题和插件,因此用户无需担心Web开发。
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前,我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到: [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
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。
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。
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
摘要总结:本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例,包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外,还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析,以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中,并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
(以前称为IPython Notebook)是一个开源项目,可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
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Jupyter相关的软件包版本匹配存在问题,或者历史上安装过Jupyter相关的配套软件但是有残留。大部分网上的博客都是推荐用pip重装jupyter或者nbconvert,亲测无法解决该问题。
这个是输出的错误 pip uninstall -y jupyter pip uninstall -y jupyter_core pip uninstall -y jupyter-client pip uninstall -y jupyter-console pip uninstall -y notebook pip uninstall -y qtconsole pip uninstall -y nbconvert pip uninstall -y nbformat 运行一下 重新打开的是否,需
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。
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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。
三维可视化是一项在工业领域中非常重要的技术,而Python中最热门的可视化工具matplotlib和plotly,更加倾向于在数据领域的可视化,用于展现数据的结果。类似的还有百度的pyechart也相对美观,但是这些毕竟都是在数据层面的可视化,对于工业领域,比如一个地形,一个三维的期间等等,用这些工具来做可视化效果非常的不佳,因此我找到了pyvista这个工具,简单摸索了一下给大家做个引荐。
IPython Shell:功能强大的交互式shell $ipython
如果我们想要运行Python,通常有两种方式,第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行,还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件,在文件中编写python代码,然后运行。
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