数据显示,Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证,我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
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?
在使用Python、R等完成日常任务的过程中,可能会经常书写同样或模式相近的同一段代码,譬如每次使用matplotlib绘制图像的时候可以在开头添加下面两行代码来解决中文乱码等显示问题:
Jupyter Lab 是 Jupyter notebook 的升级版,优点这里不作赘述。
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。
jupyter lab是我最喜欢的编辑器,在过往的文章中也给大家介绍过很多相关资源和实用插件,但本文要给大家介绍的jupyter lab插件elyra,绝对是我使用过的最强大的jupyter lab插件没有之一,因为它的核心功能就是帮助我们解决数据分析工作中非常重要的问题——搭建工作流。
JupyterLab是Jupyter主打的最新数据科学生产工具,某种意义上,它的出现是为了取代Jupyter Notebook。不过不用担心Jupyter Notebook会消失,JupyterLab包含了Jupyter Notebook所有功能。
JupyterLab 是基于 Web 的交互式开发环境,是 Jupyter 下一代的 Notebook 界面。
jupyter lab是我最喜欢的编辑器,在过往的文章中也给大家介绍过很多相关资源和实用插件,但本文要给大家介绍的jupyter lab插件elyra,绝对是我使用过的最强大的jupyter lab插件没有之一,因为它的核心功能就是帮助我们解决数据分析工作中非常重要的问题——「搭建工作流」。
如果你正在苦于不知如何着手这个新潮的生成式 AI 趋势,那么对于 Linux 用户来说,红帽的 Podman Desktop “AI Lab” 为探索 AI 提供了一条便捷的捷径。
其实Python 的环境配置在所有编程技术栈中是相对简单的,由于conda,pip 的存在。古早c++, Java 程序员入职第一周基本周报都是写做环境配置,Python基本只要一天就能搞定。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) VS Code 1.76 已发布,此版本一些主要亮点包括: 配置文件 - 活动配置文件徽章,通过命令面板快速切换配置文件。 VS Code 现在通过在管理活动栏图标上显示配置文件名称的前两个字母作为配置文件徽章来显示当前的自定义配置文件。 现在可以使用 Command Palette (Ctrl+Shift+P) 中的 Profiles: Switch Profile command 在配置文件之间快速切换,它会显示一个下拉列表,列出你的可用配置文
Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。
Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。
Jupyter源于Ipython Notebook,是使用Python(也有R、Julia、Node等其他语言的内核)进行代码演示、数据分析、可视化、教学的很好的工具,对Python的愈加流行和在AI领域的领导地位有很大的推动作用。
样式化侧边栏是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的第十三篇,这篇主要讲解如何样式化侧边栏里面的所有元素,在对侧边栏样式化之后,这系列教程就将差不多结束了。
文章来源:网络 推荐阅读:终于来了, 彭涛Python 爬虫训练营 ! Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。 然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。 尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了,Debug 并没有太大的需求,但弥补上 Jupyter 缺失的一环,能让它
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。
小码匠:皮特猪,是谁发明的? 老码农:这个我还真不知道,看官网介绍,这个是最新的贡献者,都打推特的标签,不知道最早是不是来自于推特的一群开发者最早开发的。
编程里面的编辑器就像是武林大会里面的高手,每一年都有新秀,黑马出现!比如有练习霸道的天罡之气的榜首Pycharm,力量雄厚霸道战斗力极强,但是对斗气消耗很大,占内存大而且启动速度有点慢!还有练习灵巧的剑法的Sublime小妹,身形婀娜多姿,长的漂亮,修炼风属性,启动速度极快,但是力量不足!
我基于公司申请的Ubuntu20.10系统的服务器搭建过可供多人使用Jupyter Hub建模平台,支持Python工作、R工作和Linux工作三种方式,同时,也可以做账户管理、权限管理、共享管理等。我也基于自己的本地机器,在Win系统上面搭建建模工作环境,支持Python工作和R工作。顺便说一下,我在金融科技行业做数据科学工作,Python语言和R语言,我都会使用。我从不做语言的好坏选择,只看语言是否有利于我解决问题。
大家平时用的编辑器都有代码自动补全功能,JupyterLab中,默认是没提供自动补全功能,但可以通过安装插件实现代码自动补全功能。
Slurm集群一般是由一个主节点(master)和各个带有GPU资源的子节点组成的,每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢?
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代版本,它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面,6月6日,官方发布了JupyterLab 4.0 的说明,并且说该版本是下一个主要的版本。
移动应用程序具有多种方法来处理屏幕之间的导航,例如导航抽屉,底部导航栏,滑动选项卡等。
jupyterlab-lsp是jupyterlab的自动代码补全插件,其实你也可以选择kite,但是我的服务器系统是centos,而kite不支持该系统,所以我只能选择lsp了。
除了我们耳熟能详的ChatGPT和Claude之外,还有来自AWS、Cohere等厂商的模型。
两三个月前,有幸拿到了云筏的一个 4 核 16G,1TB硬盘,300M带宽位于欧洲的云服务器,自带的开箱即用的 RStudio Server 也非常给力,但最近这两天在升级 R 的时候遇上了不少问题,也懒得去折腾了,于是想把 RStudio Server 替换成自己比较熟悉的 JupyterLab Server,这是一些折腾的笔记记录。
一句话,Streamlit是一个可以用python编写web app的库,可以方便的动态展示你的机器学习的项目。
该教程从基础开始,介绍了Vue Router的概念,如何配置路由以及如何使用组合式API。它还介绍了如何在Vue Router中使用组合式API来创建布局。教程还包括如何使用路由钩子函数和路由元信息来控制布局。
在我们日常使用中,会安装很多插件,如: 主题、Prettier、code snippets、Eslint、Jest Runner、Git等等。每种插件都能解决我们实际开发中的某一块诉求。我把所有的插件大致归为三类:UX/UI类、语言类、工具类
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
先给大家看一下网站封面,个人是非常喜欢的,记得高中下课后的娱乐项目之一就是,趴在桌子下面,用手机偷偷看灌篮高手,这个是真的好看,喜欢打篮球的哥们应该都看过这个动漫。
类似hexo一个极简的静态网站生成器,用来写技术文档不能在爽。当然搭建成博客也不成问题。
在我们知道如何创建一系列输入和输出控件之后,我们需要学会如何在一个页面中对它们进行排列,以达到比较好的展示效果。这正是布局函数的工作,布局函数提供了一个应用高层次的可视化结构。
Jupyter Notebooks offer a powerful and widely used platform for creating interactive scripts and journals. {JupyterLab} is the next-generation environment for Jupyter Notebooks that includes, among other things, a tabbed interface for multiple notebooks. Here, we will set these up to work with Matlab.
我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
最近对发布Android SDK到jcenter的流程有点想法,历经一点点艰辛,做了一款Android Studio插件,希望能够使发布流程更简单友好。
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。
说到云存储选项,有太多的选项可供选择:Google Drive、OneDrive和Dropbox适用于普通用户,如果你想要更安全的服务,Tresorit 或 PCloud 也可以选择。但你可能对这些都不太感兴趣,主要原因是我们想知道我的数据在哪里,而“在某个遥远的地方”并不能让我们很满意。这就是我们更热衷于家庭云解决方案的原因。
自从我开始使用 Python 以来,我一直在使用 Linux 操作系统 和 终端窗口。Nano 一直是我选择的编辑器,而且使用起来相当简单。但总有一些事情困扰着我:我认识的几乎每个开发人员都使用集成开发环境 (IDE) 来编写代码。这总是让我感到惊讶,因为当我在学校学习 C++ 时,我使用了相同的工具组合,部分原因是我买不起指导员建议的软件。最重要的是,我没有运行 Windows 的机器,而 Microsoft 没有为 Linux 提供其 IDE 的版本。
Pandas是Python的一个数据处理包,基于NumPy库,为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具,包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,支持多种数据格式,包括Excel和SQL数据库,也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。同时,Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等,还支持高性能的merge和join操作。此外,Pandas还支持时序数据操作,是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
这次我们需要实现的场景是在前端表格环境中,像模板按钮那样,点击之后弹出一个侧边栏,然后通过点击不同的单元格显示不同的内容。
这里我们所说的接口特指 API 接口。API 接口定义:对协议进行定义的引用类型。
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。
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