1.注释和缩进 注释一行或多行: Ctrl + / 多行同时缩进:Tab 或者 Ctrl + ] 多行取消缩进: Shift + Tab 或者 ctrl + [ 2.编辑和运行 Enter : 转入编辑模式 Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元 Ctrl-Enter : 运行本单元,选中本单元 Alt-Enter : 运行本单元,在下面插入一单元 3.多选和合并 Shift+上下键:按住Shift进行上下键操作可复选多个cell Shift-M:合并所选cell或合并当前cell

在使用Jupyter notebook时发现没有代码补全功能,于是在网上查找了一些资料,最后总结了以下内容. 1 安装显示目录功能: pip install jupyter_contrib_nbextensions 配置:安装完之后需要配置 nbextension, 2 注意配置的时候要确保已关闭 Jupyter Notebook jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check 3 启动 Jupyter Notebo

不多说,直接上干货! 前期博客 Windows下的Python 3.6.1的下载与安装(适合32bits和64bits)(图文详解) 这是我自定义的Python 的安装目录 (D:\SoftWare\Python\Python36\Scripts) 1.Jupyter Notebook 和 pip 为了更加方便地写 Python 代码,还需要安装 Jupyter notebook. 利用 pip 安装 Jupyter notebook. 为什么要使用 Jupyter?参考: https://ww

在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码,方便及时交互.但只在本地运行没有GPU环境,虽然google colab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问.于是想给实验室的服务器配置jupyter notebook,供本机远程访问.踩了不少坑,码一下教程以供参考. 服务器环境是Ubuntu 16.04.5 LTS .本机windows1

这是我自定义的Python 的安装目录 (D:\SoftWare\Python\Python36\Scripts) 1.Jupyter Notebook 和 pip 为了更加方便地写 Python 代码,还需要安装 Jupyter notebook. 利用 pip 安装 Jupyter notebook. 为什么要使用 Jupyter?参考: https://www.zhihu.com/question/37490497  pip: Python 的包管理工具,安装 Python 的同时已经安装

一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit # 魔法命令格式:% + 命令 # %run:将模块引用并在Jupyter Notebook中执行(这是与import的区别),模块被引用后,其内部的函数可以在Jupyter Notebook中直接被引用: # 格式:%run + 文件的地址 + 文件名 2)%timeit 测试代码的性能,后面只

1.Jupyter Notebook 和 pip 为了更加方便地写 Python 代码,还需要安装 Jupyter notebook. 利用 pip 安装 Jupyter notebook. 为什么要使用 Jupyter?参考: https://www.zhihu.com/question/37490497  pip: Python 的包管理工具,安装 Python 的同时已经安装好了.  Jupyter notebook: 一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言. 利用她来写 Pyth

昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下是解决该问题的具体描述, 在此记录, 给后面学习的朋友提供一个参考. 环境 win8.1, python3.7, jupyter notebook 问题描述 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"

jupyter notebook基础使用 执行代码 添加格子 在输出结果的同时添加一行 run cells and insert below 输出结果,若后续没有新的代码行了,则会在后面添加一行 查看相应的快捷键 常用的快捷键(基本都在使用快捷键) 书写的文档设置 在未选中内容的时候(标头是蓝色的),按下b(向后)或者a(向前)即可添加一个新的单元格 在未选中内容的时候,按下m即可变成Markdown文档样式,按下y即可变成代码形式 需要注意的是,在notebook中加载的数据全部已经放在内存中

摘要:本文介绍如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境. 本文分享自华为云社区<基于Jupyter Notebook 搭建Spark集群开发环境>,作者:apr鹏鹏. 一.概念介绍: 1.Sparkmagic:它是一个在Jupyter Notebook中的通过Livy服务器 Spark REST与远程Spark群集交互工作工具.Sparkmagic项目包括一组以多种语言交互运行Spark代码的框架和一些内核,可以使用这些内核将Jupyter Notebook中的代码转

安装(不要用root) 安装anaconda3,然后ln -s bin目录下的jupyter命令到/usr/bin目录下 生成密码备用 敲ipython进入交互终端 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: 'sha1:67c9e60bb8b6:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' 然后复制整个 sha1:67c9e60bb8

按照上一篇博客安装完 Python 和 Jupyter Notebook 后,我们已经可以使用 Notebook 愉快的编写 Python 代码了,但是发现它不像其他编辑器那样会弹出代码提示,这稍微有点不便,在网上查找相关资料,发现可以通过安装插件来添加代码提示功能,具体安装流程如下: 参考:https://www.jianshu.com/p/6f267f5584f8 1.打开 Anaconda Navigator,点击 Environments -> base (root) -> Open

PPT 是个强大的工具,但是笔者的 PPT 制作技术不咋地,所以之前的分享习惯使用 Jupyter Notebook + RISE,这样使用简单的 markdown 格式加上代码就足够做一次代码分享了.由于是纯文本格式的,我们可以放到 git 仓库里做版本控制.甚至你可以在网页里直接运行 python 代码.做好的分享还可以用 Jupyter 导出成 pdf.html等格式分享出去. 本文主要是讲如何使用 Jupyter Notebook + RISE 制作一个分享用的网页 PPT. 安装和使用

Jupyter Notebook用久了就离不开了,然而自带的主题真的不忍直视.为了视力着想,为了自己看起来舒服,于是折腾了一番..在github上发现了一个jupyter-themes工具,可以通过pip安装,非常方便使用. 首先是主题下载,命令行如下所示: pip 安装好了,有的电脑可能会提示缺少 lesscpy,继续 pip 安装 pip install lesscpy 然后是对主题选择.字体大小进行设置,我总结了一个我最喜欢的 jt --lineh -f consolamono -tf p

1.背景主题.字体大小设置 安装Jupyter主题: pip install jupyterthemes 然后,更新Jupyter主题: pip install --upgrade jupyterthemes 查看可用主题: jt -l 我个人喜欢暗一点的背景主题,于是选择了monokai,它还支持语法高亮.下面是我的背景主题设置: jt -t monokai -f fira -fs 13 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T -N -f(字体)  -fs(字体大小) -c

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/667928 在公众号之前的文章中,已经介绍了在Jupyter Notebook中设置主题以及输出代码文件到pdf文件中,本文来继续介绍jupyter notebook中一些实际的技巧. 本次要介绍的两个功能是: (1)针对 jupyter notebook 中的 Markdown 文件自动生成目录 (2)自动补全代码 上述两个功能,都是有 python的一个 jupyter 扩展插件Nbextensions库来实现. 安装

Python 代码编辑器怎么选?PyCharm.VS Code.Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目.然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug. 尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了,Debug 并没有太大的需求,但弥补上 Jupyter 缺失的一环,能让它更好用,未来 Debug 也会作为默认模式. 为什么 Jupyte

参考:https://www.cnblogs.com/damin1909/p/12691147.html 本人所用的python是anaconda下的,由于需求不同,创建了好多个python用于不同的目的,但是,今天创建的一个环境,在下载好jupyter notebook之后,虽然能在浏览器上打开,而且也能够打开代码文档,但是却无法运行代码. 报错为(在浏览器的jupyter notebook页面):到后台服务的连接没能建立, 我们会继续尝试重连, 请检出网络连接...还有服务配置. 在终端(本

作为一个业余的Python爱好者,我是一只在使用着最省事的pycharm 尽管以前见好多大牛都用过 但是今天又看到关于jupyter notebook的推送了,于是就尝试了一下 这好像也就是jupyter最大的缺点了吧,自动补全不好用 于是我就放弃了 然后打开了我的pycharm, 好奇jupyter创建的文件是什么样子的,于是就打开看了一下 令人惊讶的事情发生了!!! pycharm支持了jupyter,连自动保存文件问题也就解决了!

安装: . pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 2. jupyter contrib nbextension install --user 安装nbextensions_configurator 3. pip install --user jupyter_nbextensions_configurator 4. jupyter nbextensions_config

# conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensionsCollecting package metadata: doneSolving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 4.6.8 latest version: 4.6.12 Please update conda by running $ co