jupyter notebook如何导入文件,怎么进jupyter notebook

　　大家好。每天，我们都会启动许多新的Jupyter笔记本，现在我们将使用许多不同的库，如pandas、matplotlib等。

　　但是，在开始实际工作之前，我们总是需要为每个笔记本写一堆导入代码。虽然这并不难，但是很繁琐，有时我们需要找到相应的导入语句，比如

　　从sklearn.preprocessing导入OneHotEncoder，LabelEncoder

　　从sk学习导入feature _ selection如何在启动Jupyter notebook时自动加载这些代码，让我们可以只专注于使用这些库？本文介绍两种方法。记得关注，喜欢，收藏。

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　　方法一：修改配置文件常见的方法是修改Jupyter的配置文件，这也是我在上一篇文章中介绍的方法。

　　以macOS为例，可以输入~/。ipython/profile_default文件夹(也可以在Windows下的安装目录中找到相应的文件夹)。如果找不到这个目录，您需要在命令行上执行ipython profile create来生成配置文件。

　　如上图所示，在这个文件夹下新建一个名为startup的文件夹(如果有，不需要新建)，然后进入startup文件夹新建一个Python脚本start.py

　　现在可以在start.py中添加每次启动jupyter notebook需要手动键入的代码，然后保存。

　　进口熊猫作为pd

　　将numpy作为np导入

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　从sklearn导入svm、树、线性模型、邻居、朴素贝叶斯、集成、判别分析、高斯过程

　　从xgboost导入XGBClassifier

　　从sklearn.preprocessing导入OneHotEncoder，LabelEncoder

　　从sklearn导入特征_选择

　　从sklearn导入模型_选择

　　.现在重启Jupyter笔记本后，就可以直接使用我们已经配置好的熊猫、numpy等库了！

　　但是这种方法也有一个弊端，就是因为文件缺少相关的导入代码，所以打包发给别人的时候可能无法执行，我们也不可能再次检查使用的代码然后手动导入，所以只能在自己修改过配置文件的设备上使用。

　　方法二：使用pyforest。这是新发现的方法，国外大神开发的插件。相比修改配置文件，更适合小白操作。

　　我们只需要在终端(命令行)执行下面的代码

　　pip安装-升级pyforest

　　Python-m py forest install _ extensions后，重启Jupyter Notebook后可以自动导入相关库。

　　如你所见，这种方法与第一种方法的区别在于，它不是默认导入所有的依赖库(以避免过多的内存占用)，而是在你使用这个库的时候，自动将相应的导入代码添加到笔记本头中。是不是很酷！

　　以熊猫为例。当我们使用pd.xxx时，我们会在头中添加import pandas作为pd。在使用之前，变量pd只是pyforest的占位符。

　　但是用别人的配置的缺点是，会很难增加一些额外的第三方库。好在开发者预置了上百个常用库，从数据分析到机器学习、深度学习，基本不需要额外设置。有兴趣的可以试试~

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