【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
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
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
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作,呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》,已经介绍过,不在此赘述了。
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。
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
pip 是 Python 的包管理工具,用于安装和管理 Python 库。在终端中运行以下命令来安装 pip:
xeus-cling 是一个用于C++的Jupyter内核,基于C++解释器和Jupyter协议xeus的原生实现。
Jupyter Notebook是许多数据科学家工具箱中的一个主要工具。作为一个工具,Jupyter Notebook可以通过交互方式简化数据分析、模型建模和实验,从而缩短从编码到查看结果的反馈循环,从而提高工作效率。
就在几天前,地图可视化神器kepler.gl面向Python的接口库keplergl迎来了新的0.3.0版本更新。
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook,是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好,支持多种编程语言,可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是,它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下,Jupyter Notebook 使用Python内核,这就是为什么它原名 IPython No
Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核(Kernel)的概念,Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。 基于 Kernel,Jupyter Notebook 可以支持的编程语言: (其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言,远不止这几种。下图只是个不完全列表。) 📷 说了那么多,开始今天的主题:如何在 Jupyter
如何在jupyter中同时使用python2和3? 由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook,所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。 只需要将Anaconda3的安装目录选在D:\Anaconda2\envs子目录下即可。详细安装教程请看这篇博文:http://blog.csdn.net/infin1te/article/details/50445217 安装完成之后,在CMD里面直接输入python会启动Python2
jupyter lab作为jupyter notebook的升级改造版,除了更加人性化的交互界面以及更多的用户自主定制功能之外,最吸引人的就是其丰富多样的拓展插件,使得每个使用jupyter lab的人都可以按照自己所需挑选安装插件,组合出自己心中的完美工作台。
尽管许多程序员选择使用 IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)工作,但也有一些程序员(包括我)喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷,还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能,而我的很多项目都是跟同事合作的,这些同事可能使用不同的 IDE,为了在项目中互相配合,我会尽量用他们的「语言」。
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具,数据科学家的武器库现在越来越丰富了,在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰,本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
Jupyter Notebooks是当今世界上最热门的Pythonistas编程环境,特别是对于那些热衷于机器学习和数据科学的人。几个月前,当我开始认真对待机器学习时,我发现了Jupyter Notebooks。起初,我只是感到惊讶,很喜欢浏览器里的一切。然而,我很快就失望了,发现老套的Jupyter Notebooks界面是非常基本的,缺乏一些有用的功能。就在那时,我决定去寻找一些Jupyter Notebooks的黑客。在本文中,我将介绍一些Jupyter Notebooks的附加组件/扩展和一些Jupyter命令,它们将增强您的Jupyter Notebooks,并提高您的工作效率。简而言之,给你的Jupyter Notebooks充充电。
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程,首先介绍了Jupyter Notebook是什么,以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook,并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
当你在使用jupyter时,有没有想象过如果我们可以把正在编写代码的jupyter界面共享给其他人,使得别人可以在其他地方实时看到与你同步的jupyter界面,这样一来无论是与他人沟通代码逻辑,还是远程协助别人解决代码问题,效率的提升都是惊人的。
Jupyter Notebook 是一款 Web 应用,它能让用户将上面说的各种窗口里的东西,全部组合到一个可读性好,易于共享,且对新手友好的文档中。这个文档里可以包括:
不论你是刚开始学 Python,还是正在啃数据分析的骨头,对你来说,不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去,或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作,一定是家常便饭了。
今年在 2019 年 KotlinConf 上,Roman Belov 概述了 Kotlin 的数据科学方法。既然该演讲现在已公开,我们决定重述一下,并分享一些有关 Kotlin 数据科学工具和库的当前状态。
01 前言 作者:Rene Draschwandtner 编译:HuangweiAI 近年来,Jupyter Notebook作为一种以交互和良好的布局方式显示代码和结果的工具受到了广泛的关注。它当然
📷 分布执行和分布结果的可视化是我喜欢使用Jupyter Notebook的主要原因。为了让不同的项目环境隔离,如何在virtualenv中使用Jupyter Notebook呢? 1. 安装virtualenv pip install virtualenv 2. 创建虚拟环境 virtualenv --system-site-packages dzy_venv 3. 进入新创建的虚拟环境 source ./dzy_venv/bin/activate # sh, bash, ksh, or zsh 4.
在之前的《手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法》中,除了介绍了 ngai 这个小工具之外,还提到了一件事有了 Jupyter Notebook 插件: https://github.com/wey-gu/ipython-ngql,可以更便捷地操作 NebulaGraph。
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
要安装jupyter_ai,则需要安装 Python 3.8 至 3.10 和 JupyterLab 3。可以jupyter_ai使用 conda 和 pip 进行安装。
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。
Jupyter Notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含实时的代码,可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多,支持40多种语言。python ,R,go,scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包,在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda,该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
Jupyter Notebook(又称Python Notebook)是一个交互式的笔记本,支持运行超过40种编程语言。本文中我们将介绍Jupyter Notebook的主要特点,了解为什么它能成为人们创造优美的可交互式文档和教育资源的一个强大工具。
本文讲解如何使用Python虚拟环境(venv)和Jupyter Notebook,介绍它们是什么、为什么、何时以及如何使用它们。
前面我们已经安装好了Anaconda,那么伴随着Anaconda的安装,Jupyter Notebook也会被安装好,接下来教大家如何在Jupyter Notebook下执行Python代码,这里拿MacOS系统来做示例。
虽然在[[117-R工具指南23-利用vscode进行R的远程开发,并打通conda环境]] 中,可以通过vscode 选择特定的环境使用R。
Vanna 是一款采用 MIT 许可的开源 Python RAG (检索增强生成)框架,用于生成 SQL 语句和相关功能。
Jupyter Notebook是数据科学和机器学习领域广泛使用的交互式计算环境,它能够帮助我们轻松地编辑和运行代码,并通过浏览器进行可视化展示。然而,有时候我们会遇到一个问题,就是点击启动Jupyter Notebook后,却没有任何反应,无法自动跳转至浏览器。
当你打开一个Jupyter Notebook或者JupyterLab时,你可能会遇到一个错误提示:"An error occurred while starting the kernel"。这个错误通常是由于一些配置问题或者环境变量设置不正确导致的。 在本篇文章中,我们将介绍几种常见的解决方法来解决这个问题。
一个普遍的误解是,量子计算机尚未准备好进行市场应用,并且该技术还需要很多年才能使用。在本文中,我们将介绍对量子计算机进行编程的一些基本原理, 并消除这种误解。我们将研究免费的开源软件:IBM研发的QISKit ,以及量子机器学习软件 PennyLane 。我们还将介绍如何在IBM的云端量子计算机上运行程序。在后续文章中,我们将讨论一些应用到机器学习中的程序,这些应用程序可供有好奇心的人使用。
来源:机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字,建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址: https://github.c
如果你跟我的情况一样,在程序中无法打开笔记本,在arcgis应用程序下点击jupyter notebook或者交互式终端之后输入jupyter notebook能打开notebook,此时显示的是内核报错,那么可以通过清除jupyter的内核解决。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年,但是过去几年里,Jupyter 特别受欢迎,更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望,在有的场景下它极其便利,但是在很多大模型或复杂项目上,它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中,作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势,同时也能利用纯文本编写优势。可以说,是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。Jupyter提供的类似单机版Web服务,不能供给多个用户使用,对于个人用户可以满足需求,对于企业用户则相对麻烦。本篇文章Fayson主要介绍如何使用JupyterHub部署支持多用户的Jupyter Notebook服务并与集群的Spark2集成。
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