ipython：同为python命令行工具，相比于原始的python命令行客户端，ipython无疑具有更好地交互体验，无须额外配置，即可享有代码着色、自动补全等诸多便利。
前面讲解了ipython里面的一些核心知识点，包括它的优势所在、快捷键操作、内省、什么是魔术命令等等，本文将在前文的基础之上，进一步拓展，讲解ipython的进阶知识点。
今天准备了一台centos7的虚拟机，想拿来当python小霸王学习机。系统自带python版本2.7.5，经过我认真琢磨，要学咱就学新版本小py，所以果断安装了一个python3.5.2
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。
IPython，可从 ipython.org 获得，是一个免费的开源项目 ，可用于 Linux，Unix，MacOSX， 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件，其中包括：
在数据科学和机器学习的领域，IPython作为一个强大的交互式计算环境，广泛应用于数据分析和建模中。本文将全面介绍IPython的使用技巧，包括快捷键、魔术命令和扩展功能，让你在工作中更加高效。
启动启动Ipython Notebook，首先进入Ipython Notebook的工作目录，如~/ipynotebook这个根据实际的情况确定；
对于Python应用程序，导入模块占用了大部分启动时间。例如，pipenv --version 花费了大约800ms，而import pipenv 花费了700ms。
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。
IPython 是一个交互式的 Python 解释器，而且它更加高效。它和大多传统工作模式（编辑->编译->运行)不同的是，它采用的工作模式是：执行->探索，而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作（比如试误法和迭代法），所以IPython能大大提高编码效率。
在Python的广阔生态中，IPython无疑是一颗璀璨的明珠，它为数据科学家、研究人员以及日常Python编程者提供了一个增强的交互式计算环境。IPython不仅拥有强大的交互式shell（称为IPython终端或Jupyter Notebook的前端之一），还集成了丰富的库和工具，如matplotlib、pandas等，极大地提升了数据分析和科学计算的便捷性。本文将深入探讨IPython的多个使用技巧，旨在帮助读者充分利用这一工具，提升编程效率与体验。
1. Ubuntu操作系统版本 说明：Ubuntu 12.04.3 LTS自带的Python 2.7.3版本。 2. 安装IPython 说明： 输入命令sudo apt-get install ip
《如何打开ipynb文件》文章摘要：本文介绍了如何打开.ipynb后缀的文件，并提供了两种方法。第一种方法是直接使用IPython Notebook打开，第二种方法是将.ipynb文件扔进Spyder中打开。使用IPython Notebook打开需要先安装IPython Notebook，而使用Spyder打开则需要先安装Anaconda。两种方法都可以在浏览器窗口上启动Notebook，方便进行交互编程和学习。
在获取对象属性时，tab自动补全非常的有用，只需要输入object_name.<TAB>就可以获取对象的属性。
学习《利用python进行数据分析》第三章 IPython:一种交互式计算和开发环境的笔记，共享给大家，同时为自己作为备忘用。 安装ipython用pip即可。ps.博主用的是win7系统，所以接下来
jupyter记事本是一个基于Web的前端，被分成单个的代码块或单元。根据需要，单元可以单独运行，也可以一次全部运行。这使得我们可以运行某个场景，看到输出结果，然后回到代码，根据输出结果对代码做出相应的调整（说白了就是可以直接在浏览器中编写Python程序，然后执行程序并输出结果，是不是感觉很方便呀！）。jupyter记事本对于数据探索是非常理想的选择。
默认情况下，matplotlib 将绘图延迟到脚本结束，因为绘图可能是开销大的操作，并且你可能不想在每次更改单个属性时更新绘图，而是只在所有属性更改后更新一次。
IPython是Python的交互式Shell，提供了代码自动补完，自动缩进，高亮显示，执行Shell命令等非常有用的特性。特别是它的代码补完功能，例如：在输入zlib.之后按下Tab键，IPython会列出zlib模块下所有的属性、方法和类。完全可以取代自带的bash
本文总结Ipython使用的知识。 1 IPython 是什么？ IPython (short for Interactive Python) was started in 2001 by Ferna
注意：ubuntu-18.04.3-desktop-amd64系统自带Python3.6.8！
不一定非得使用Jupyter Notebook，试试ipython命令行 安装 ipython 我只试过Windows 10环境下的。 1.安装python安装包之后，应该就有ipython了。 2.安装anaconda，这个做机器学习或数据分析要是需要的，这个装完之后，也会有ipython。（建议使用anaconda，国内镜像地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/） 启动ipython 1.命令行输入ipython即可启动。 2.或者找一下快捷方式，也可以启动。
安装依赖包 支持SSL传输协议 解压功能 C语言解析XML文档的 安装gdbm数据库 实现自动补全功能 sqlite数据库：
1、安装python 2._版本，输入 sudo apt install python
可以通过命令行启动IPython，就像启动标准的Python解释器一样，直接在terminal中键入ipython，回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook，默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景，前面加了一个！的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态，所以没必要真正运行。不过要是运行了的话，可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
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中的‘I’即代表交互的意思，所以IPython提供了丰富的工具，能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令，就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法，供Python爱好者参考。
什么是IPython？可能很多人已经在用，却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释：
挨个输入以下命令即可安装（最后一条是用pip3安装ipython，ipython是一个编辑工具，可选）
作者推荐使用EPD作为学习本书各章节的学习环境，但登录到EPD网站后发现EPD已经升级为canocy了，当然可以使用canocy，
第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可以从控制台或在jupyter使用。 B.1 使用命令历史 Ipython维护了一个位于磁盘的小型数据库，用于保存执行的每条指令。它的用途有： 只用最少的输入，就能搜索、补全和执行先前运行过的指令； 在不同session间保存命令历史； 将日志输入/输出历史到一个文件 这些功能在shell中，要比notebook更为有用，因为notebook从设计上是将输入和输出的代码放到
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
Python（英语发音：/paθn/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1] 。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
大家好，我是征哥，前几期的视频分享了 Python 的基础数据类型，演示代码时我用到了一个重量级的工具 jupyter，今天就来介绍一下 jupyter
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。
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：
安装思路： 1.环境准备（系统环境，相关软件）； 2.编译安装；（软件编译安装）； 3.启动服务； 4.测试结果。 安装开始： 一.环境准备 系统 CentOS 6.0 x64位（我这边使用的是mini版的系统，如果你不能通过网络yum的话，你可以试一下自己在本地做源,可以参照我的这篇文章: (http://ready.blog.51cto.com/507803/754125)，或者说你自己单独找文献操作. Iptables,SElinux查看是否关闭(或者说允许) 软件下载地址： http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tgz http://archive.ipython.org/release/0.12/ipython-0.12.tar.gz 编译安装： 我这边默认系统安装的是2.4版本的，打算升级成2.7版本 默认情况下所下载的安装包都存放在/usr/local/src目录下 上面提供的下载软件，我这边已经下载到了本地，现在直接进行编译安装了 系统依赖包的话，这边大致安装的有gcc gcc-c++ make openssl openssl-devel ,如果它有提示需要安装的包，可以根据提示进行相关包的安装。建议使用yum进程安装，它可以很好的处理依赖关系。安装开始 #cd /usr/local/src #tar zxf Python-2.7.3.tgz #cd Python-2.7.3.tgz #.configure --prefix=/usr/local/python (这个路径需要记清楚，也可以自己定义，安装个人习惯去,等待Ing........) #make && make install #ln -s /usr/local/python/bin/python /usr/bin/python(做一个软连接到/usr/bin/目录下，有的路径是在/usr/sbin目录下，这看个人习惯，或者说使用的操作系统) #python（直接命令进入python） 显示如下信息，说明安装成功： Python 2.7.3 (default, May 11 2012, 14：14：03) python安装成功,接下来是安装ipython，这个ipython核心字眼'i'字很重要，类似于个性化的定制，具体信息google,wiki里查看一下.
这几天看学习视频，看到一个很好玩的东西 Jupyter Notebook，但是视频上面都是安装的本地的。于是乎我想着，自己买的服务器闲着也是闲着就拿出来装一个，这样的话可以“云”使用。
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言，Python为原生语言。如果安装了Anaconda，就会自动包含。Anaconda的安装见之前的文档Linux学习 - Conda软件安装方法。 其界面如下：点击右侧的-就可以新建一个notebook。 这是一个Notebook的界面，鼠标点击即可写代码；点击运行代码；按图示更改每个输入框的内容属性，选择和，写完内容点击运行就可以运行代码或转换Markdown文
Python的创始人为荷兰的Guido。1989年，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。Python具有几大显著的特点：简单易学、开源、高级语言、可移植性、解释性、面向对象、可扩展、丰富的库以及规范的代码。Python的应用领域主要包括：Web应用开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件（网络软件）、游戏以及构思实现，产品早期原型和迭代等。
经常给一对一学员上课的时候，会用到 IPython 来演示代码，毕竟 IPython 不用不知道，一用根本停不下来。我都不想用 Pycharm 来调试代码了。
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
（3） 如果不能正常启动shell，可能是ipython版本过低，升级ipython即可：
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台。
安装很简单，只要打开进行下一步安装即可。 在安装的路径上我做了一下小修改，不过大家可以根据自己电脑具体情况修改即可。 我的安装路径则是如下： python2 ： D:\Python27 python3 : D:\Python37-32
注意事项:需要注意的是, sqlite安装完成之后需要进行重新编译python, 需要注意的是，sqlite安装完成之后需要进行重新编译python 1.下载并源码编译python3 #wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.5/Python-3.4.5.tar.xz # xz -d Python-3.4.5.tar.xz # tar xf Python-3.4.5.tar -C /usr/local/src/ # cd /usr/local/src/Pytho
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑，截图甚多。
我总喜欢把已有的信息放在前面，而不是最后。一方面是因为前人的树，致敬一下；另一方面，我的教学，也是从他们当中进行学习，汇总，精炼，如果觉得我的教程比较慢的话，你也可以直接去学习。
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