Jupyter Notebook使用技巧:提升编程效率的最佳实践

简介: Jupyter Notebook使用技巧:提升编程效率的最佳实践


导语:Jupyter Notebook 是一款强大的交互式编程环境,广泛应用于数据科学、机器学习等领域。掌握一些实用的技巧可以帮助我们更高效地使用 Jupyter Notebook,提升编程效率。本文将介绍一些 Jupyter Notebook 的使用技巧,让你轻松成为编程高手。

一、简介

Jupyter Notebook 是一个基于Web的交互式编程环境,支持多种编程语言,如 Python、R、Julia 等。它提供了方便的代码编辑、调试和可视化功能,使得开发者可以更加高效地完成编程任务。

二、使用技巧

1.  代码折叠Jupyter Notebook支持代码折叠功能,可以让我们更直观地组织代码。在进行代码折叠时,按住 Shift 键并点击代码单元格,即可折叠或展开代码段。2. 代码快捷键熟练使用代码快捷键可以提高编程效率。以下是一些常用的代码快捷键:

复制:Ctrl + Shift + C粘贴:Ctrl + Shift + V删除行:Shift + Delete剪切:Ctrl + X撤销:Ctrl + Z重做:Ctrl + Y

3.  单元格操作Jupyter Notebook 提供了丰富的单元格操作,可以帮助我们更好地管理代码。以下是一些常用单元格操作:

创建新单元格:按 Enter 键合并单元格:选中需要合并的单元格,按 Shift + Enter拆分单元格:选中需要拆分的单元格,按 Ctrl + Shift + Enter

4. 插件安装Jupyter Notebook 具有丰富的插件,可以满足各种需求。通过安装插件,我们可以扩展 Jupyter Notebook 的功能。安装插件的方法如下:在命令提示符中运行以下命令:


pip install jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install

再次打开Jupyter Notebook,我们发现首页多了一项

1c7148a12348ed4ac0630ec9bb818b53.png

点开这一项:

6729361c4e30cfe40393742a393a3131.png 画圈的就是插件 这里面比较常用的插件有:Execute Time(显示执行时间)、Hightlight selected word(高亮所选文字)、Hinterland(自动补全代码)、Notify(后台运行完通知)、Table of Contents(2)(目录)三、总结掌握 Jupyter Notebook 的使用技巧对于提高编程效率至关重要。本文介绍了代码折叠、代码快捷键、单元格操作、实时预览、插件安装和代码风格检查等实用技巧,希望能帮助你更好地使用 Jupyter Notebook。

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
构建可复用的 Jupyter 模板和插件:提高工作效率的最佳实践
【8月更文第29天】Jupyter Notebook 是一个广泛使用的交互式计算环境,支持多种编程语言。它不仅用于数据分析、可视化和机器学习项目,也是教学和科研的理想工具。然而,随着使用频率的增加,重复编写相似的代码和设置变得既耗时又低效。通过创建可复用的 Jupyter 模板和插件,我们可以显著提高工作效率。
55 1
|
3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。
238 1
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
Jupyter Notebook:让编程就像搭积木
当我们想要进行类似机器学习、大数据这样的分析编程时,如果是在例如 PyChram 这样的编译器上写,一般是要把整个代码文件写完,然后再运行。这样的缺点就是如果中间某行出现了 Bug,我们就要排除,然后再重新运行整个文档,或者是 Debug。 但是如果是在 Jupyter Notebook 上,我们就可以一小块一小块的去运行,碰到不合预期的结果,可以很方便的回到特定的单元,去输出各种变量,排查错误。
191 0
Jupyter Notebook:让编程就像搭积木
|
机器学习/深度学习 Java 数据安全/隐私保护
jupyter lab---服务器编程利器
本文介绍如何使用jupyter lab快速进行服务器代码开发
|
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。
|
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!
|
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。
239 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
176 2
|
6月前
|
JSON 数据可视化 数据挖掘
适合数据分析的ide---Jupyter Notebook的安装使用
适合数据分析的ide---Jupyter Notebook的安装使用
112 2
|
6月前
|
Ubuntu 网络安全 数据安全/隐私保护
使用SSH隧道将Ubuntu云服务器Jupyter Notebook端口映射到本地
这样,你就成功地将Ubuntu云服务器上的Jupyter Notebook端口映射到本地,使你能够通过本地浏览器访问并使用Jupyter Notebook。
449 1
下一篇
无影云桌面