编写代码，检查结果，获得丰富输出的可能性，是真正使 Jupyter Notebook 受欢迎的一些功能。但据说所有好事（必须）都会结束，我们最喜欢的Notebook也是如此。...由于我在Jupyter Lab中安装了 Python和 R，我的工作表上有这两门语言的图标。 2、交互界面 在使用各种功能之前，让我们先了解一下交互界面。 ?...为输出创建新视图 我将使用官方Jupyter Github页面中的 Lorenz微分方程Notebook。运行几个单元格后，我们将交互式Lorenz atrractor 作为输出。...此外，一个Notebook中的更改也会同步到另一个Notebook中。 ? 简化代码文档流程 代码的阅读频率高于编写代码。 文档是编程的一个非常重要的方面，Jupyter Lab使编写文档更容易。...在markdown文件中编写文档时，有一个问题是必须在不同的控制台中运行代码，以检查它是否正常运行，然后将其包含在文件中。一次又一次地切换选项卡很烦人。
这样会显示你选择了哪一个目录以及哪一个正在运行： Notebook 中的 Table of Contents 界面 2、Autopep8：轻轻一击就能获得简洁代码 我们都应该编写符合 pep8 标准的代码...3、variable inspector：跟踪你的工作空间 variable inspector 会显示你在 notebook 中创建的所有变量的名称，以及它们的类型、大小、形状和值。...4、ExecuteTime：显示单元格的耗时 我经常不知道某个单元格需要运行多久或者最后一次运行一个打开好几天的 notebook 是什么时候。...隐藏所有代码 下一次如果有人说他们只想看结果，你只要单击一下就可以了。（不过你还是得经常检查代码。） 以上是我最常用的五种扩展插件，你还可以尝试其他扩展插件。...如果你正在写生产代码，你可能会更愿意花些时间学习 IDE（我喜欢 VS Code），但 Jupyter Notebook 仍然是数据科学工作流程中不可或缺的一部分。
Table of Contents 界面 你还可以使用该扩展插件在 notebook 的顶部添加一个链接目录。这样会显示你选择了哪一个目录以及哪一个正在运行： ?...3 variable inspector：跟踪你的工作空间 variable inspector 会显示你在 notebook 中创建的所有变量的名称，以及它们的类型、大小、形状和值。 ?...4 ExecuteTime：显示单元格的运行时间和耗时 我经常不知道某个单元格需要运行多久或者最后一次运行一个打开好几天的 notebook 是什么时候。...隐藏所有代码 下一次如果有人说他们只想看结果，你只要单击一下就可以了。（不过你还是得经常检查代码。） 以上是我最常用的五种扩展插件，你还可以尝试其他扩展插件。...如果你正在写生产代码，你可能会更愿意花些时间学习 IDE（我喜欢 VS Code），但 Jupyter Notebook 仍然是数据科学工作流程中不可或缺的一部分。
运行上面的命令之后，你将看到类似下面这样的输出： 如上图，它打开了一个端口，并且会在你的浏览器中打开这个页面，主目录是图中的那个directory(可能第一次打开没有这个目录)。...如果需要子标题，可以使用以下标记表示： # : 一级标题## : 二级标题### : 三级标题… 输入内容后再运行一下（快捷栏里有），会出现类似下面的情况： 我一共输入了三级标题，点其中一个，你会发现它的...、%whos 显示 interactive 命名空间中定义的变量，信息级别/冗余度可变 %xdel variable 删除 variable，并尝试清除其在 IPython 中的对象上的一切引用 !...python myfile.py D.导入外部代码 比如有一个test.py文件，需要将其载入到jupyter的一个cell中 在需要导入该段代码的cell中输入 shift + enter运行后，%...load test.py被自动加入了注释符号#，test.py中的所有代码都被load到了当前的cell中 %load test.py #test.py是当前路径下的一个python文件 或者从从网络load
目前该书的中英文版包括源码见下面的链接： 链接： https://pan.baidu.com/s/1kTTGpzQo-p5ZfeSI6HlbEA 提取码：mnz9 我花了几天时间快速过了这本书，当然少不了跑跑书上的代码...代码的完整性很高，难易程度作者都分层次介绍得比较清楚。总之，Keras 非常适合大家快速上手深度学习项目。...因为我习惯了使用 Anaconda 自带的 Jupyter Nootbook，那么接下来我就教大家使用 Jupyter Notebook 调用 Keras 实例。...因为现在 Anaconda 自带的 Jupyter Notebook 还是整个外部 Python 环境下的，我们之前创建的虚拟环境 tensorflow 并没有 Jupyter Notebook。...结语 本文介绍的 Keras 的 CPU 版本的安装，本书的作者推荐大家尽可能使用 GPU 版本，提高运算速度。我跑完本书的代码发现，CPU 版本下某些模型的训练时间还是比较长的。
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。 !...2 Running the Jupyter Notebook（运行Jupyter Notebook） 译者：这个系列的所有笔记都是用Jupyter Notebook来写的，这个工具在数据分析方面真得非常好用...来显示上面函数中的docstring： add_number? 使用？？还能显示出该函数的源代码： add_number?? ?还有一个用法，即搜索IPython命名空间。...比如我们希望一段一段地执行脚本，以便查看各个阶段所加载的数据以及产生的结果。 多数情况下，我们能用“Ctrl-Shift-V”讲剪贴板中的代码片段粘贴出来。但这不是万能的。
2.编写和运行代码 在新的 Notebook 中，你会看到一个空的代码单元格，每一个单元格会有三种模式，分别是 Markdown（md） 和 Code（代码）以及 Raw (文本)，内容说明一般都是以...假如，你要运行在这个单元格中编写Py代码，只需按 Shift + Enter 运行它，你也可以按 Ctrl + Enter 运行代码并在下方插入一个新的单元格，代码执行结果将直接显示在下方的单元格输出区域中...4.代码补全 在 Jupyter Notebook 中，可以通过 Tab 键激活代码补全功能，例如 # 当我们在使用 import 导入模块时，只需输入 im ，然后按 Tab 键 im # 若要某个模块下包含函数的自动补全...Notebook代码补全图 5.函数说明 在 Jupyter Notebook 中，可以通过【鼠标点击导入包的函数】并按 shift + tab 查看函数帮助说明功能，例如 # 运行导入 pprint...6.总结 Jupyter Notebook 是一个功能强大的工具，它提供了一个交互式和可重复的环境来编写、运行和共享代码和数据。
在本章中，我介绍了如何使用IPython和Jupyter，在附录A中有更深入的介绍。...运行Jupyter Notebook notebook是Jupyter项目的重要组件之一，它是一个代码、文本（有标记或无标记）、数据可视化或其它输出的交互式文档。...这是一个自包含文件格式，包含当前笔记本中的所有内容（包括所有已评估的代码输出）。可以被其它Jupyter用户加载和编辑。要加载存在的notebook，把它放到启动notebook进程的相同目录内。...= f(a, b, c) 可以如下运行： In [14]: %run ipython_script_test.py 这段脚本运行在空的命名空间（没有import和其它定义的变量），因此结果和普通的运行方式...因为它的快捷键比IPython的变化快，建议你参阅Jupyter notebook的帮助文档。 魔术命令 IPython中特殊的命令（Python中没有）被称作“魔术”命令。
什么是 Jupyter Notebook ？ 在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。...pip install notebook 运行 安装成功后，在你电脑指定位置新建一个存放项目代码的文件夹，在终端进入刚刚新建的文件夹目录，输入以下命令可以运行 Jupyter Notebook。...执行完后，方括号里面回变成数字，数字表示的是执行顺序，比如运行完第一个单元格后，旁边数字显示1，继续运行下一个单元格，旁边数字就会显示2。...进入命令模式后选中项的左侧会有蓝色高亮指示，但输入框底色会变成灰色，而且边框没有高亮，光标也不会出现。...在命令模式下可以使用快捷键操作 Jupyter Notebook，比如连按两下 d 键就会删除当前单元格。如果在编辑模式下就会输入两个字母 d。
我鼓励你使用IPython shell和Jupyter试验示例代码，并学习不同类型、函数和方法的文档。虽然我已尽力让本书内容循序渐进，但读者偶尔仍会碰到没有之前介绍过的内容。...在本章中，我介绍了如何使用IPython和Jupyter，在附录A中有更深入的介绍。...运行Jupyter Notebook notebook是Jupyter项目的重要组件之一，它是一个代码、文本（有标记或无标记）、数据可视化或其它输出的交互式文档。...f(a, b, c) 可以如下运行： In [14]: %run ipython_script_test.py 这段脚本运行在空的命名空间（没有import和其它定义的变量），因此结果和普通的运行方式python...图2-6 Jupyter行内matplotlib作图 2.3 Python语法基础 在本节中，我将概述基本的Python概念和语言机制。
如果你是 VS-Code、Sublime 或 Atom 的用户，你也许会希望在「管理器」中直接搜索要安装的内容。Jupyter Lab 却没有提供这些功能。...大多数 IDE 工具都支持这种带有「step over」和「step into」的调试特性，但遗憾的是，Jupyter 中没有这种特性。...例如我们可以使用「%timeit」测试代码运行时间。它将运行代码片段数百或数千次，并得到平均值，以确保给出一个公平和准确的结果。 但有时并不需要这样精确。...它在 Jupyter Lab 中嵌入了 xls/xlsx 电子表格查看功能，因此我们可以在同一个地方获得所需的一切。...该库是 Python 中一个基础但强大的数据可视化工具。但当我们使用 Jupyter Lab 时，交互特征消失了。
大多数 IDE 工具都支持这种带有「step over」和「step into」的调试特性，但遗憾的是，Jupyter 中没有这种特性。...例如我们可以使用「%timeit」测试代码运行时间。它将运行代码片段数百或数千次，并得到平均值，以确保给出一个公平和准确的结果。 但有时并不需要这样精确。...它在 Jupyter Lab 中嵌入了 xls/xlsx 电子表格查看功能，因此我们可以在同一个地方获得所需的一切。 ?...jupyterlab-topbar-extension 你想要拥有的扩展，它可以在 Jupyter Lab UI 的顶部栏显示 CPU 和内存使用情况，这样我们就可以实时监控了。如下动图所示： ?...该库是 Python 中一个基础但强大的数据可视化工具。但当我们使用 Jupyter Lab 时，交互特征消失了。
在当前工作空间里创建一个新的 notebook 未命名文件：Untitled.ipynb；2. 启动 Jupyter Python 核来运行这个 notebook；3....在新栏中打开这个 notebook。你应该把这个 notebook 重命名为 Housing.ipynb。 Notebook 包含一个单元格列表。每个单元格可以放入可执行代码或者格式化文档。...现在，notebook 只有一个空的代码单元格，名为 “In [1]”。在该单元格中输入：print(“Hello world!”)...结果显示在单元格下面，且会在底部建立一个新的单元格。可以点击菜单栏 Help 中的 User Interface Tour，学习更多 jupyter 的基本知识。...注意在 Jupyter notebook 种调用 show() 不是必须的，因为单元执行时 Jupyter 会自动显示图形。 在这些柱状图种注意以下几点： 1.
Jupyter的主窗口显示的路径一般是你启动notebook时位于的路径下（通常在你的用户目录下）。主界面如下所示： ?...因为我只安装了Python内核，所以启动Python notebook来进行演示，打开新的标签，得到了一个空的notebook界面。 ?...每个notebook都由许多cell组成，每个cell有不同的功能。 首先，第一个cell如下图所示，以“In[ ]”开头表示这是一个代码单元。在代码单元里，你可以输入任何代码并执行。...例如，键盘输入1+2，然后按“Shift+Enter”，代码将被运行，并显示结果。同时，切换到新的cell中。 ? 绿色的轮廓线所在的cell，就是当前工作单元。...跟之前一样，代码被执行，结果也正确显示处理。但是你可能注意到这次没有Out[2]，这是因为我们打印了结果，却没有返回值。
重启完了就从图形界面打开终端，然后： 1、确保您下载的jupyter_notebook_config.py文件位于Nano的主目录中。 2、运行./setup_jupyter.sh。 ....运行Jupyter笔记本的话，需要打开终端或SSH实例并运行： jupyter notebook 如果它没有运行，可能是因为你没有退出后再次登录。...，其中一个副作用是pip和Python命令将在活动环境中自动运行Python 3或pip 3。...存储空间不是一切，但绝对非常重要： 过去，比如说2010年，4GB的内存很大。如果不在这块板子上跑GPU，那就足以让笔记本电脑运行良好（8 GB的交换文件有很大帮助）。...但是你要想跑CUDA，那就没法在交换磁盘上运行，因此它占满了4GB的每个字节。 所以，为了省下一些存储空间，放弃图形界面吧，通过SSH用远程控制台操作。
对代码共享网站 GitHub 的一项分析显示，截至 2018 年 9 月，Jupyter 上公开的 notebook 超过了 250 万份，而 2015 年这一数字仅为 20 万左右。...在前后端网页中，用户在矩形输入框中输入编程代码或者文本。然后浏览器把代码输送到后端内核，后端内核运行该代码并把结果反馈回来。...据 Pérez 统计，已经有超过 100 个 Jupyter 内核被创建，支持数十种编程语言。正常来说，每个 notebook 只能够运行一个内核和一种语言，但存在工作区。...当 LSST 的未来用户使用 Jupyter notebook 来分析数据时，代码会在位于伊利诺斯州的超级计算机上运行，提供台式机、笔记本无法比拟的算力。Notebook 也可以在云上运行。...Grus 坦言，这些并非不可逾越的困难，但 notebook 在执行代码时的确需要规则：例如，将分析代码移到可以从 notebook 中调用的外部文件中，在 notebook 的顶部定义关键变量，定期重启内核以及自上向下地运行
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