开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我如何减小我的Jupyter Notebook的大小，我正在分析一个巨大的数据集，并使用plotly进行绘图？

要减小Jupyter Notebook的大小并处理巨大的数据集，可以采取以下几个方法：

数据集处理：
- 优化数据集：对于巨大的数据集，可以考虑使用数据压缩算法（如gzip）对数据进行压缩，以减小数据集的大小。
- 数据分块处理：如果数据集过大无法一次性加载到内存中，可以考虑使用分块处理的方式，逐块读取数据进行分析，减小内存占用。

Jupyter Notebook优化：
- 删除不必要的代码和输出：在Notebook中删除不再需要的代码和输出结果，以减小Notebook文件的大小。
- 使用合适的数据类型：在数据处理过程中，使用合适的数据类型可以减小内存占用。例如，使用整数类型代替浮点数类型，使用稀疏矩阵代替稠密矩阵等。
- 使用压缩文件格式：将Notebook保存为压缩文件格式（如.ipynb.gz），可以减小文件大小。
图表绘制优化：
- 减少数据量：对于巨大的数据集，可以考虑对数据进行采样或者聚合，以减小绘图所需的数据量。
- 选择合适的图表类型：根据数据的特点和分析目的，选择合适的图表类型可以减小图表的大小和复杂度。
- 使用静态图表：如果不需要交互式功能，可以考虑使用静态图表（如matplotlib）代替交互式图表（如plotly），静态图表通常文件大小更小。

腾讯云相关产品推荐：

对于数据存储和处理：腾讯云对象存储 COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）和腾讯云数据万象 CI（https://cloud.tencent.com/product/ci）。
对于大规模数据分析：腾讯云弹性MapReduce EMR（https://cloud.tencent.com/product/emr）和腾讯云数据仓库 CDW（https://cloud.tencent.com/product/cdw）。
对于机器学习和人工智能：腾讯云机器学习 MLE（https://cloud.tencent.com/product/mle）和腾讯云智能图像处理 TIP（https://cloud.tencent.com/product/tip）。

以上是关于如何减小Jupyter Notebook大小和处理巨大数据集的一些建议和腾讯云相关产品推荐。希望对您有帮助！

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

这种 “交互可视化” 效果不要太赞了（配有动态展示）

来源：Medium 编译：weakish 编者按：Zalando数据工程师Alex Martinelli介绍了如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中创建交互可视化内容...本文介绍了如何在Jupyter Notebook中创建交互内容。所谓内容，主要指可视化内容。不过我们很快就会看到，这里的可视化内容不仅包括通常的图表，还包括有助于探索数据的交互界面和动画。...我将首先简要介绍数据可视化，并更准确地定义本文中交互的范围和含义。接着我将快速概览所涉及的工具（Plotly和ipywidgets），顺便提供一些关于Jupyter生态系统的通用建议。...此外，特别是对数据科学图表而言，越来越多人选择使用Jupyter notebook。我相信这背后的主要原因是Jupyter将不同的媒介很好地封装成了一个简单的解决方案：代码、文字、可视化。...我个人发现在Jupyter下使用Matplotlib + Seaborn组合最符合我的可视化需求，比Pandas自带的绘图功能要强。

3.4K3 0

用Python进行数据分析的10个小技巧

Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析...Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。...Magic命令 Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！来源商业新知网，原标题：10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

1.7K3 0

收藏 | 10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析...Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。...Magic命令 Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。 ?...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。 ? 结论在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。

1.4K5 0

10个小技巧：快速用Python进行数据分析

Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析...Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。...Magic命令 Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。 ?...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。 ? 结论在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。

1.3K2 1

10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

Pandas中数据框数据的Profiling过程 Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行探索性数据分析...Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。...Magic命令 Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。 ?...%matplotlib notebook 函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。...如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。 ? 结论在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。

1.8K2 0

最强 Python 数据可视化库，没有之一！

但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看。...我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库，名叫 cufflinks，它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入：单变量分布：柱状图和箱形图单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法

1.9K3 1

数据分析从业者必看！10 个加速 python 数据分析的简易小技巧

所以，下面是我最喜欢的一些技巧，我以本文的形式一起使用和编译它们。其中，有些可能是相当有名的，有些可能是新的，但我相信下次您从事数据分析项目时，它们会非常有用。...但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report（）扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。...让我们使用古老的 Titanic 数据集来演示通用的 Python 分析器的功能。...Jupyter notebook 中显示数据分析报告所需的全部代码。...尝试用 notebook 替换内嵌部件，以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。确保在导入 Matplotlib 库之前调用了函数。 ?

1.9K3 0

jupyter notebook中玩转Markdown目录

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家介绍一个Peter日常操作jupyter使用技巧：如何在jupyter notebook中玩转Markdown目录。...plotly可视化中自带的一份tips数据集来说明。...2: # 导入plotly库自带的tips数据集 df = px.data.tips() df.head() 图片数据基本信息 In 3: df.shape # 数据shape信息 Out3: (...，并自定义名称：图片 3、新效果展示同样的单击目录【红框中】的任何一级目录，也是可以跳转到指定的位置图片这个功能我一般不使用，习惯了左侧的目录左侧目录右移 jupyter notebook默认生成的目录是在左边...Markdown语法编写目录 2、在jupyter notebook中如何使用Markdown，请参考小屋里面关于Jupyter notebook中介绍的文章。

1K0 0

独家 | 10 个简单小窍门带你提高Python数据分析速度（附代码）

所以，我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧，在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。 1....Pandas 数据框进行搜索性数据分析。...分析数据这一行就是你需要在jupyter notebook中形成数据分析报告所需的全部代码。...Cufflinks资源包将功能强大的plotly和灵活易用的pandas结合，非常便于绘图。现在我们来看看怎么安装和在pandas中使用这个资源包。...我们可以尝试用notebook来代替inline得到可轻松地缩放和调整大小的绘图，但要确保在套用matplotlib资源包之前调用该函数。 ?

1.1K2 0

加速Python数据分析的10个简单技巧（上）

因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。 1....对于给定的数据集，pandas分析包计算以下统计数据: ?...Titanic数据集来演示通用的Python分析器的功能。...实际上，你可以在Cufflinks库的帮助下做到这一点。 Cufflinks库将plotly的力量与熊猫的灵活性结合起来，便于绘制。现在让我们来看看如何安装这个库并让它在pandas中工作。...%matplotlib notebook %matplotlib inline函数用于呈现jupyter笔记本中的静态matplotlib绘图。

1.6K5 0

最强最炫的Python数据可视化神器，没有之一！

但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...* 本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看。...我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库，名叫 cufflinks，它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入：单变量分布：柱状图和箱形图单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法

1.3K1 0

超强 Python 数据可视化库，一文全解析

但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...本文中所有代码都已经在 Github 上开源，所有的图表都是可交互的，请使用Jupyter notebook查看。...我们实际使用的则是一个对 plotly 进行封装的库，名叫 cufflinks，它能让你更方便地使用 plotly 和 Pandas 数据表协同工作。...本文中的所有可视化图表都是在 Jupyter Notebook 中使用离线模式的 plotly + cufflinks 库完成的。...在使用 pip install cufflinks plotly 完成安装后，你可以用下面这样的代码在 Jupyter 里完成导入：单变量分布：柱状图和箱形图单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法

1K4 0

再见，可视化！你好，Pandas！

因此，大家在用Python做数据分析时，正常的做法是用先pandas先进行数据处理，然后再用Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等对dataframe或者series进行可视化操作...pandas现在可以使用Plotly、Bokeh作为可视化的backend，直接实现交互性操作，无需再单独使用可视化包了。下面我们一起看看如何使用。 1....下面看下如何用plotly作为pandas的backend进行可视化。如果还没安装Plotly，则需要安装它pip intsall plotly。...jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.8.1 示例选自openml.org的的数据集，链接如下：数据链接：https://www.openml.org...数据集的前几行如下所示。下面使用Plotly backend探索一下数据集。绘图方式与正常使用Pandas内置的绘图操作几乎相同，只是现在以丰富的Plotly显示可视化效果。

1.6K3 1

独家 | 10 个简单小窍门带你提高Python数据分析速度（附代码）

本文将介绍10个Jupyter Notebook中进行数据挖掘的提速小技巧。 ? 简介提示和技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。...有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。 1....Pandas 数据框进行搜索性数据分析。...分析数据这一行就是你需要在jupyter notebook中形成数据分析报告所需的全部代码。...我们可以尝试用notebook来代替inline得到可轻松地缩放和调整大小的绘图，但要确保在套用matplotlib资源包之前调用该函数。 ?

9183 0

8个plotly绘图技巧

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文介绍可视化神器plotly绘图的8个常见技巧点：如何添加标题及控制标题的颜色和大小如何自定义x轴和y轴的名称饼图中如何同时百分比和数值如何控制柱状图宽度如何添加注释如何绘制多子图如何添加图例以及控制其大小...官网学习地址：https://plotly.com/图片Plotly 可以在 Jupyter Notebook、Python 脚本和 Web 应用程序中使用，它提供了多种工具和接口，使数据科学家、分析师和开发人员能够有效地探索和传达数据...开源和商业版本： Plotly 有一个开源版本，可以免费使用，并有商业版本供付费订阅，提供更多高级功能和支持。总之，Plotly 是一个强大且灵活的数据可视化工具，适用于各种数据分析和可视化需求。...无论是用于数据探索、报告生成，还是创建交互式数据仪表板，Plotly 都是一个有力的选择。plolty绘图如何添加标题，及控制标题的颜色和大小？...Plotly绘图小编将plotly绘制图的原创文章的学习资料（数据+ipynb代码）进行了整理，有意愿学习的朋友请联系小编。

4900 0

22个Python绘图包汇总，超实用的那种

今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。...ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图 matplotlib - 二维绘图库 missingno...- 提供灵活的数据可视化工具集，允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性 plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化 PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学...PyVista – 通过可视化工具包（VTK）的流线型界面进行3D绘图和网格分析 seaborn - 用于制作有吸引力且信息丰富的统计图形的库 toyplot - 儿童大小的Python绘图工具包，具有成人大小的目标...pandas-profiling - 生成具有可视化功能的统计分析报告，以进行快速数据分析 pyechars - 基于Echarts库的Python绘图库最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图

1.3K1 0

Jupyter Notebook教程 in Python

参考链接： Python Jupyter Notebook入门主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。 ...简单介绍 Jupyter 是一个笔记本，这个笔记本可以编写和执行代码，分析数据，嵌入内容，以及共享可重复性的工作。...%load_ext autoreload %autoreload 2 本教程使用到的一些package： Pandas: 通过网址导入数据，创建数据框架，可以很简单的处理数据，进行分析和绘图。...下面的示例中，导入了一个 hosted on github 的csv，并使用Plotly将数据展示在一个table中。...在notebook中绘制，可以将数据分析和绘图保存在一个位置。下面是一个可以交互的绘图。转到 Plotly getting started 页面，了解如何设置凭据。

2K2 0

Plotly 初步

简介 Plotly 是一个用于绘制交互式图表的工具库，基于 React 和 Flask，基本功能免费，可以在 Jupyter Notebook 上进行在线或者离线绘图，支持 Python、MATLAB...为了让例子不那么死板，我将我之前写的 Python 问卷调查分析的文章（下称前文）中的图重新使用 plotly 绘制，在这个过程中来学习 plotly 绘图。...数据在开始之前先来回顾下数据是什么样的：说明我就直接引用前文中的话了：数据总大小是 9506×162，即 9506 行 162 列，上图是前 5 行，每行代表一个样本，即一个参与调查的开发者。...Jupyter Notebook（不是 Jupyter Lab，Jupyter Lab 对 plotly 的支持不太好）中绘图的，从 plotly 3.0.0 以来，你有两种方法来在 Jupyter...此外除了在 Jupyter Notebook 上绘图外，plotly 还有一个用于构建数据分析 Web 应用的 Python 框架：Dash，基于 Plotly.js、React 和 Flask，接下来我会在此基础上讲一下如何使用

1.2K4 0

22个Python绘图包，极简总结！

点击上方蓝色字体，关注程序员zhenguo 你好，我是 zhenguo今天这篇文章不是项目，我的第十个项目还在整理中。今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。...ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图 matplotlib - 二维绘图库 missingno...- 提供灵活的数据可视化工具集，允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性 plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化 PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学...PyVista – 通过可视化工具包（VTK）的流线型界面进行3D绘图和网格分析 seaborn - 用于制作有吸引力且信息丰富的统计图形的库 toyplot - 儿童大小的Python绘图工具包，具有成人大小的目标...pandas-profiling - 生成具有可视化功能的统计分析报告，以进行快速数据分析 pyechars - 基于Echarts库的Python绘图库最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图

3.1K3 0

数据科学工具 Jupyter Notebook教程 in Python

简单介绍 Jupyter 是一个笔记本，这个笔记本可以编写和执行代码，分析数据，嵌入内容，以及共享可重复性的工作。...%load_ext autoreload %autoreload 2 本教程使用到的一些package： Pandas: 通过网址导入数据，创建数据框架，可以很简单的处理数据，进行分析和绘图。...下面的示例中，导入了一个 hosted on github 的csv，并使用Plotly将数据展示在一个table中。...在notebook中绘制，可以将数据分析和绘图保存在一个位置。下面是一个可以交互的绘图。转到 Plotly getting started 页面，了解如何设置凭据。...通过调用 iplot 自动生成内嵌 iframe 的交互式版本：绘制多个轨道，并使用 Plotly语法，自定义颜色和标题，来对图标进行样式化。

5.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭