ipython notebook 使用经验

简介: ipython notebook 使用经验

1.安装

pip install notebook

然后就刷刷刷一大堆命令行闪过,应该很快就好了。

image.png

2.启动

ipython notebook

然后依旧刷刷刷,一大堆命令行,然后自动打开web,http://localhost:8888/tree

image.png

image.png

3.查看文档


image.pngimage.png

4.编辑

编辑很简单,直接编辑就好了。。。。。。


目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
Jupyter Notebook: 数据科学的最佳实践
【8月更文第29天】Jupyter Notebook 是一个交互式的计算环境,非常适合进行数据分析、可视化和机器学习任务。它不仅支持多种编程语言(如 Python、R 和 Julia),还能将文本、代码、图表和多媒体元素融合在一起,非常适合编写可重复使用的分析报告。
396 1
|
数据可视化 数据挖掘 测试技术
一文吃透 Jupyter Notebook
一文吃透 Jupyter Notebook
840 0
一文吃透 Jupyter Notebook
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
【机器学习2】什么是Jupyter notebook & 新手使用Jupter notebook
【机器学习2】什么是Jupyter notebook & 新手使用Jupter notebook
404 0
|
机器学习/深度学习 Python
Jupyter Notebook数据科学高效技巧
本文有一些关于Jupyter Notebook的干货,希望看完文章可以给你带来收获
5111 0
|
9月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
交互式数据分析:使用Jupyter Notebooks和IPython提高生产力
【4月更文挑战第12天】Jupyter Notebooks和IPython是交互式数据分析的强大工具,提供了一个集成环境,支持多种编程语言,提升效率并减少错误。它们具有交互式编程、丰富库支持、可扩展性和协作功能。基本流程包括数据导入(如使用Pandas从CSV加载)、预处理、分析(利用Pandas、NumPy、Matplotlib等)、模型选择与训练(如Scikit-learn的RandomForestClassifier)以及模型评估和优化。
214 2
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
Jupyter Notebook 10个提升体验的高级技巧
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了,但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中,我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
136 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 开发者
Jupyter Notebook使用技巧:提升编程效率的最佳实践
Jupyter Notebook使用技巧:提升编程效率的最佳实践
253 0
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
关于Jupyter notebook的安装以及一些使用心得
Jupyter notebook Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。
1858 0

热门文章

最新文章

相关实验场景

更多