Python小姿势 - Python使用Jupyter Notebook

简介: Python小姿势 - Python使用Jupyter Notebook

Python使用Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,可以用来创建和共享包含 live code,公式,可视化和解释性文本的文档。

安装Jupyter Notebook

首先,确保你安装了正确的Python版本和包管理器(pip)。

其次,安装Jupyter Notebook:

pip install jupyter

运行Jupyter Notebook

在终端中输入命令:

jupyter notebook

这将打开一个新窗口或标签页,显示当前目录中的文件列表。点击“New”下拉菜单并选择“Python [default]”以创建一个新的笔记本。

在笔记本中编辑代码

现在你可以在笔记本的单元格中编写代码和 Markdown 文本了。使用“Shift + Enter”快捷键来运行代码单元格。

将笔记本保存为.ipynb文件

笔记本是一个包含代码和文本的 JSON 文件,默认保存为.ipynb文件。要将笔记本保存为不同格式的文件,请点击“File”“Download as”并选择相应的格式。

共享Jupyter Notebook

要共享你的笔记本,你可以使用 nbviewer 服务。将你的.ipynb文件上传到 GitHub,然后使用以下URL格式访问它:

https://nbviewer.jupyter.org/github/<username/<repository/blob/<branch/<path/<to/<notebook


相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
【10月更文挑战第4天】「Mac上学Python 5」入门篇5 - Jupyter 环境配置与高效使用技巧
本篇将介绍如何在Mac系统上安装和配置Jupyter,并详细介绍Jupyter Notebook的一些常用“神奇函数”。Jupyter是一个支持交互式计算的工具,广泛用于数据分析、机器学习等领域,通过学习本篇,用户将能够在Python项目中高效使用Jupyter Notebook。
59 3
【10月更文挑战第4天】「Mac上学Python 5」入门篇5 - Jupyter 环境配置与高效使用技巧
|
5月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
使用Jupyter Notebook进行数据分析:入门与实践
【6月更文挑战第5天】Jupyter Notebook是数据科学家青睐的交互式计算环境,用于创建包含代码、方程、可视化和文本的文档。本文介绍了其基本用法和安装配置,通过一个数据分析案例展示了如何使用Notebook进行数据加载、清洗、预处理、探索、可视化以及建模。Notebook支持多种语言,提供直观的交互体验,便于结果呈现和分享。它是高效数据分析的得力工具,初学者可通过本文案例开始探索。
|
2月前
|
Python
Python的编辑工具-Jupyter notebook实战案例
这篇博客介绍了Jupyter Notebook的安装和使用方法,包括如何在本地安装Jupyter、启动和使用Jupyter Notebook进行编程、文档编写和数据分析,以及如何执行和管理代码单元(Cell)的快捷键操作。
40 4
Python的编辑工具-Jupyter notebook实战案例
|
3月前
|
Python
Jupyter Notebook又一利器nbterm,在终端玩notebook!
Jupyter Notebook又一利器nbterm,在终端玩notebook!
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用 Jupyter 实现自动化报告生成 展示如何结合 Jupyter 和 Python 库
【8月更文第29天】为了创建自动化报告,我们可以利用 Jupyter Notebook 结合 Python 的强大库如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 来处理数据、制作图表,并使用 Jinja2 模板引擎来生成 HTML 报告。这种方式非常适合需要定期生成相同类型报告的情况,比如数据分析、业务报表等。
86 1
|
3月前
|
算法 数据可视化 定位技术
QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
|
3月前
|
存储 数据可视化 前端开发
7个Pandas&Jupyter特殊技巧,让Python数据分析更轻松
7个Pandas&Jupyter特殊技巧,让Python数据分析更轻松
|
3月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python 3 中使用 pandas 和 Jupyter Notebook 进行数据分析和可视化
Python 3 中使用 pandas 和 Jupyter Notebook 进行数据分析和可视化
46 0
|
5月前
|
文字识别 异构计算 Python
关于云端Jupyter Notebook的使用过程与感想
在自学Python时,由于家庭电脑使用冲突和设备老旧,转向云端平台。体验了多个服务:1. 魔搭modelscope(最喜欢,赠送资源丰富,社区活跃),2. Colaboratory(免费GPU,但有时重启,建议用阿里云),3. Deepnote(免费环境有限,但GPT-4代码生成功能强大),4. 飞桨aistudio(适合PaddlePaddle用户),5. ModelArts(曾有免费实例,现难找)。综合来看,阿里云的稳定性与服务更优,尤其是魔搭的自动代码修正功能。对于AIGC,推荐魔搭和付费版PAI-DSW。欢迎分享更多云端Jupyter平台体验。
219 1
|
5月前
|
Python 数据挖掘 数据可视化
Python数据分析——Pandas与Jupyter Notebook
【6月更文挑战第1天】 本文探讨了如何使用Python的Pandas库和Jupyter Notebook进行数据分析。首先,介绍了安装和设置步骤,然后展示了如何使用Pandas的DataFrame进行数据加载、清洗和基本分析。接着,通过Jupyter Notebook的交互式环境,演示了数据分析和可视化,包括直方图的创建。文章还涉及数据清洗,如处理缺失值,并展示了如何进行高级数据分析,如数据分组和聚合。此外,还提供了将分析结果导出到文件的方法。通过销售数据的完整案例,详细说明了从加载数据到可视化和结果导出的全过程。最后,讨论了进一步的分析和可视化技巧,如销售额趋势、产品销售排名和区域分布,以及
167 2