Jupyter Notebooks,jupyter-notebook

　　Jupyter Notebooks是数据科学/机器学习社区中非常受欢迎的工具。Analytics Hya的Pranav Dar最近出版了一本Jupyter笔记本使用指南，从安装到基本功能都做了简明清晰的介绍。

　　介绍

　　应该使用哪个IDE/环境/工具？这是人们在做数据科学项目时最常被问到的问题之一。可以想象，从特定语言的IDE(如R Studio或PyCharm)到编辑器(如Sublime Text或Atom ),我们并不缺少可用的选择——。选择太多可能会让新手入门困难。

　　如果说有什么工具是每个数据科学家都应该使用或者必须了解的，那就是Jupyter笔记本(原名iPython笔记本)。Jupyter笔记本功能强大，功能多样，可共享，并在同一环境下提供数据可视化功能。

　　Jupyter笔记本允许数据科学家创建和共享他们的文档，从代码到综合报告。它们可以帮助数据科学家简化工作流程，实现更高的工作效率和更便捷的协作。由于这些以及您将在下面看到的原因，Jupyter笔记本已经成为数据科学家最常用的工具之一。

　　在本文中，我们将介绍Jupyter笔记本，并深入了解其功能和优势。

　　看完这篇文章，你就会知道为什么你的机器学习项目要用Jupyter笔记本的原因了。你也会知道为什么人们认为Jupyter笔记本比这个领域的其他标准工具更好。

　　你准备好学习了吗？现在就开始吧！

　　目录

　　什么是Jupyter笔记本？Jupyter笔记本如何安装？开始吧！神奇功能的使用不仅限于Python——。JavaScriptJupyter笔记本为什么不用R，zrdkn，交互式仪表盘3354？键盘快捷键3354节省时间，效率更高！有用的Jupyter笔记本扩展保存和共享您的笔记本JupyterLab 3354 Jupyter笔记本的进化最佳实践和技能。

　　什么是Jupyter笔记本？

　　Jupyter Notebooks是一个开源的网络应用程序，可以用来创建和共享代码和文档。

　　它提供了一个环境，您可以在其中编写代码、运行代码、查看输出、可视化数据和查看结果，而无需离开这个环境。因此，这是一个方便的工具，可以实现端到端的数据科学工作流，包括数据清洗、统计建模、建立和训练机器学习模型、可视化数据等。

　　当无私航空还处于样机研制阶段的时候，Jupyter笔记本的作用就更加引人注目了。这是因为你的代码是以独立单元的形式编写的，这些单元是独立执行的。这允许用户测试项目中的特定代码块，而无需从项目的开始执行代码。其他很多IDE环境(比如RStudio)都可以通过其他几种方式做到这一点，但我个人认为Jupyter的单单元结构是最好的。

　　正如您将在本文中看到的，这些笔记本非常灵活，可以为数据科学家提供强大的交互功能和工具。它们甚至允许你运行Python之外的其他语言，比如R，SQL等。因为它们比纯粹的IDE平台更具交互性，所以它们被广泛用于以更具指导性的方式显示代码。

　　Jupyter笔记本如何安装？

　　正如您可能已经猜到的，您首先需要在您的机器上安装Python。Python 2.7或Python 3.3(或更高版本)都可以。

　　1.蟒蛇

　　对于新用户，普遍的共识是应该使用Anaconda发行版来安装Python和Jupyter笔记本。

　　Anaconda将同时安装这两个工具，它还包含相当多的数据科学和机器学习社区常用的软件包。你可以在这里下载最新版本的《蟒蛇：https://www.anaconda.com/download》。

　　2.pip方法

　　如果您出于某种原因不愿意使用Anaconda，那么您需要确保您的机器运行的是最新版本的pip。我该怎么办？如果你已经安装了Python，那么你已经有了pip。您可以使用以下代码升级到pip的最新版本：

　　在逐行模式下，所有给定的命令都必须以%字符开头；在逐个单元模式下，所有命令都必须以%%开头。让我们来看看下面的例子，以便更好地理解：

　　逐行：

　　%time a=范围(10)

　　逐个单元：

　　%%timeit a=范围(10)分钟(a)

　　我建议你运行这些代码，自己看看有什么不同！

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。