Leaflet 和 jupyter的关系

2024-11-10

jupyter的交互小工具-----ipyleaflet

ipyleaflet(一个用于创建简单的交互式地图的平移和缩放的库,ipyleaflet支持诸如多边形,标记和更一般的任何地理编码地理数据结构的注释) from ipyleaflet import Map Map(center=[43,88],zoom=10) 安装方法: 1.conda: conda install -c conda-forge pyleaflet 2.pip pip install ipyleaflet jupyter nbextension enable --py --sy

esri-leaflet入门教程（1）-leaflet介绍

esri-leaflet入门教程(1)-esri leaflet介绍 by 李远祥关于leaflet,可能很多人比较陌生,如果搭上esri几个字母,可能会有更多的人关注.如果没有留意过leaflet的人,稍微百度一下,也就知道,它是一个轻量级的地图js框架.leaflet的种种好处,似乎已经有不少人写过相关的文章,这里就不多累赘去说明了.关于专业GIS,放在整个IT技术来说,关注的人其实并不多,大部分IT从业者一般会跟消费级的地图应用会扯上一些关系,基本上就是调用百度.谷歌.高德等在线地图,并

怎么配置Jupyter Notebook默认启动目录？

前言系统环境:win10 x64:跟环境也没啥关系,在LInux下也一样... 前段时间重换了系统后,发现Jupyter Notebook的默认启动目录不太对呀,所以,就翻到了以前的笔记,还是记在这里吧. 配置Jupyter Notebook默认启动目录原环境查看Jupyter Notebook快捷方式的属性,注意到目标栏目里面,默认启动目录是%USERPROFILE%,也就是用户目录下的个人账户目录. 配置步骤删除快捷方式的属性中的%USERPROFILE% 修改Jupyter Not

jupyter notebook的架构

最近项目需要改写jupyter notebook的内核,由于内功不够,英语过差,读文档真的是心痛,然后各种搜索找到了一篇不错的讲解. 转自:http://blog.just4fun.site/jupyter-notebook-architecture.html 在jupyter主页上,官方有对其做个简要说明: The Jupyter Notebook is based on a set of open standards for interactive computing. Think HTML

Python神器 Jupyter Notebook

什么是Jupyter Notebook? 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果. Jupyter Notebook官方简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示.如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释. 组成部分 1,网页应用网页应用即基于网页形式的.结合了编写

在linux上安装python, jupyter, 虚拟环境(virtualenv)以及虚拟环境管理之virtualenvwraper

一, 安装python31.下载python3源码 wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz2.解压缩源码包,去除xz, .tar xz -d Python-3.6.7.tar.xz tar -xf Python-3.6.7.tar3.解决编译安装python3所需的软件依赖备注(解决这些依赖关系后期才能正常运转python3.6,如果不解决,会出现各种报错信息,就要编译python3.6) yum ins

修改Anaconda中的Jupyter Notebook默认工作路径

这二天,安装了anaconda想更改jupyter的工作路径,在网上找了一下方式1. 打开Windows的cmd,在cmd中输入jupyter notebook --generate-config如下图: 可以看到路径为D:\Users……找到此路径修改jupyter_notebook_config.py文件打开此文件找到 ## The directory to use for notebooks and kernels. #c.NotebookApp.notebook_dir = '' 将

jupyter notebook的路径

跟你执行jupyter notebook的当前路径有关系:你在哪个路径下执行的这个语句,那么你就是以那个路径为基础的workspace

linux安装python3 ,安装IPython ,安装jupyter notebook

安装python3 下载到 /opt/中 1.下载python3源码,选择3.6.7因为ipython依赖于>3.6的python环境wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz2.解压缩源码包,去除xz后缀xz -d Python-3.6.7.tar.xz 3.解压缩源码包,去除.tar后缀tar -xf Python-3.6.7.tar4.解决编译安装python3所需的软件依赖 ********

Python3.7 + jupyter安装（CentOS6.5）

Python3.7 + jupyter安装(CentOS6.5) 方法一(anaconda): anaconda是一个开源的Python发行版本包含conda,python等大量的科学包以及依赖优点:开箱即用,无需自己解决兼容问题缺点:比较庞大,安装包600M,解压出来3.5G 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载安装脚本(600M) 执行交互式脚本,自定义安装目录最后不要执行初始化文件,让它单独存

记vue+leaflet的一次canvas渲染爆栈

背景: 在地图上绘制大量的circleMarker,leaflet能选择使用canvas来渲染,比起默认的svg渲染来说在大量绘制的情况下会更加流畅.但当触发其中某一个circleMarker的tooltip或popup时,浏览器报错“Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded”: 解决过程: 1. 写了个测试代码来复现问题: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta c

Ubuntu18.04 + CUDA9.0 + cuDNN7.3 + Tensorflow-gpu-1.12 + Jupyter Notebook深度学习环境配置

目录一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量五.cuDNN7.3的安装六.Tensorflow-1.12

Ubuntu16.04 + CUDA9.0 + cuDNN7.3 + Tensorflow-gpu-1.12 + Jupyter Notebook 深度学习环境配置

目录一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量五.cuDNN7.3的安装六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

基于leaflet的标绘功能（一）--可调整的圆

标绘功能是指在电子地图上可以标注点.线.面.复杂多边形等图形.主要操作包括上图.调整(大小.方向.位置).网络存储等.根据具体的业务场景,也可以做到协同标绘等特色功能.其中,要求每个图形有若干关键点控制.目前,很多系统实现的都未达到易用要求,大多只支持贴图或较少的控制点.因此,本系列文章是致力于构建一套较为完整的技术方案解决上述问题. 上面描述的可能没有表达清楚,还是看视频比较好理解. 初步的效果请查看视频将圆上图之后,点击圆,激活编辑功能,同时显示两个关键点(此时无法拖动地图).支持鼠标拖动

非线性函数的最小二乘拟合及在Jupyter notebook中输入公式 [原创]

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

关于conda和jupyter使用

conda建立虚拟环境常用指令 conda env list # 查看环境 conda create -n env_name python=3.6.8 # 安装对应python的虚拟环境 conda activate env_name # 激活虚拟环境 / linux下用source activate conda deactivate # 退出虚拟环境 conda remove -n env_name # 删除虚拟环境注意如果在创建虚拟环境时没有指定python版本,那么虚拟环境创建时并没

数据分析基础-jupyter notebook-Anaconda-Numpy

数据分析介绍 1.数据分析是什么? 2.数据分析能干什么? 3.为什么利用Python进行数据分析? 4.数据分析过程概述 5.常用库简介 1.数据分析是什么? 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程: 在我们如今这个时代,相信大多数人都能明白数据的重要性,数据就是信息,而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段. 2.数据分析能干什么? 对于数据分析能干什么其实我们可以简单的举几个例子: 1.淘宝可以观察用

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结前言如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

在pytorch下使用tensorboardX（win10;谷歌浏览器;jupyter notebook）

使用环境:win10 ,在jupyter notebook下运行谷歌浏览器 1.环境安装使用conda 安装,打开anacond powershell,输入pip install tensorboard ,然后安装pip install tensorflow 2.使用操作在终端或者环境命令行下,打开程序所在目录,使用shift+右键进入cmd,输入jupyter notebook,进入环境,打开程序. (1)在程序开头加入 from torch.utils.tensorbo

好用到飞起的12个jupyter lab插件

1 简介 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. 图1 本文就将给大家介绍在我的日常工作中经常使用到的12个jupyter lab实用插件. 2 jupyter lab实用插件推荐 2.1 debugger 在jupyter notebook或jupyter lab中debu

学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系

Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用.下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结. 一.Python.Pycharm.Anaconda关系介绍 1. Python Python是一种跨平台的计算机程序语言.是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言.最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,被用于独立的.大型项目的开发. Pyth

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