jupyter notebook 重装教程

我就废话不多说,看代码! import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # 如果不添加该行,则每次显示图片都需要加上plt.show %matplotlib inline 读入文件:pd.read_csv('./test.csv') 读入图片:plt.imread('./d.jpg') 导出文件 保存图片 plt.savefig(

如果使用的是matplotlib绘图,可以通过以下命令更改图片的大小: %matplotlib linline 如果是 plt.figure(figsize=(5,3)) #其中(5, 3)用于控制图片的大小 如果是 fig,axes = plt.subplots(2 ,3 ,figsize=(12,5)) #其中(12, 5)用于控制图片的大小 补充知识:Jupyter Notebook使用plt.show()输出"Figure size 640x480 with 1 Axes" 问

方法一 先按esc进入命令模式,即左侧线为蓝色(为绿色时是编辑模式),按z键即可恢复 方法二 如果是运行过的代码 直接运行 history 方法三 功能栏 edit -> undo delete cell 补充知识:Jupyter Notebook 快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本, 这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令,这时的单元框线是灰色.未选中的单元没有线框. 命令模式 (按键 Esc 开启): Shif

在jupyternotebook下导入自己写的模块,有两点需要注意: 1.要将自己写的模块编程xxx.py的形式,而不是.ipynb文件 2.当更改自己的模块的内容后,要Restart内核,才能反映到使用该模块的.ipynb文件中. 补充知识:Jupyter 重新导入修改后的自定义包 Jupyter 经常遇到这样一个问题,就是在已有的 notebook 中导入了自定义的 itools.py 包文件,但是在编辑 notebook 中发现需要对 itools.py 文件某些函数进行修改,但是保存后再

1.先说恢复误删单元格的操作 场景:不小心把某个cell给cut了,或者删除了单元格(前提不要关闭notebook窗口). 解决方法: 先按Esc键进入命令模式,在按z键就会恢复.记住不要按Ctrl+z(这个只限没删除单元格的常规操作) 命令模式和编辑模式识别: 命令模式:左侧为蓝色. 编辑模式:左侧为绿色,可以直接写入内容. 2.恢复原来写过的代码 场景:在某个窗口写了很多代码,又删除了很多单元格,想找回原来的代码. 解决方法: 直接在一个单元格中输入:history (如图) 就会展示出历史

基本上是因为jupyter notebook的kernel所用的python和命令提示符中的python环境不一样. 首先分别在cmd和jupyter notebook下查看所用python版本: import sys sys.executable 如果不一样的话就进行下一步,更改jupyter notebook的kernel环境: 在命令行输入: ipython kernelspec list 可以看到指定kernel地址的文件夹 : Available kernels: python2 C:

我就废话不多说了,还是直接看代码吧! from IPython.display import display,Latex,Math %matplotlib inline from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell sh = InteractiveShell.instance() def number_to_str(n,cut=5): ns=str(n) format_='{0:.'+str(cut)+'f}' if 'e'

jupyter notebook jupyter不被识别为内部或外部命令,可操作程序或批处理文件' 上次 jupyter notebook 出现问题了,一直弄不好. 首先说一下我最初的解决方法: 卸载 jupyter-重装jupyter,然后输入 jupyter notebook,一直提示 'jupyter' 不是有效命令. 最后才知道,是因为 通过 使用pip uninstall jupyter是卸不掉jupyter的 需要使用下面两条命令卸载 jupyter pip install pip-

我是windows下安装的Anaconda2,对应的python版本是python2.7.为了方便,又借助conda安装了python3.6的虚拟环境. 首先,查看在cmd下查看python内核版本: import sys sys.executable 输出格式为: activate env36 # 进入虚拟环境,查看内核版本位置 import sys sys.executable 输出格式为: 现在用Jupyter Notebook打开代码时,默认是python2.7的kernel,如果想要在

今天在intellij调试spark的时候感觉每次有新的一段代码,都要重新跑一遍,如果用spark-shell,感觉也不是特别方便,如果能像python那样,使用jupyter notebook进行编程就很方便了,同时也适合代码展示,网上查了一下,试了一下,碰到了很多坑,有些是旧的版本,还有些是版本不同导致错误,这里就记录下来安装的过程. 1.运行环境 硬件:Mac 事先装好:Jupyter notebook,spark2.1.0,scala 2.11.8 (这个版本很重要,关系到后面的安装)

jupyter notebook的安装在这里都不赘述 可以参考jupyter官网的步骤 http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/public_server.html 这里讨论下jupyter notebook里面的远程访问配置以及SSL加密 1. 远程访问配置 jupyter notebook --generate-config 这个命令会在当前用户的 ~/.jupyter/ 文件夹下面生成一个 jupyter_notebook_conf

1.安装插件,在非虚拟环境 conda install nb_conda conda install ipykernel 2.安装ipykernel包,在虚拟环境下安装 在Windows使用下面命令:激活环境并安装插件(这里的 Keras 是我的环境名,安装的时候换成自己的环境名即可) activate keras conda install ipykernel 在linux 使用下面的命令: 激活环境并安装插件 source activate keras conda install ipyke

为什么要用Jupyter Notebook 推荐新手写python用什么编辑器就有有人问:为什么没有Jupyter Notebook.本来想数据分析和可视化的时候才介绍的,所以没有加上.最近要截图比较多,用Jupyter Notebook可以很好看到代码和结果. Jupyter Notebook是什么 Jupyter Notebook是一个开源的web应用程序,一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言.它允许您创建和共享文档,包含代码,方程,可视化和叙事文本.用途包括:数据清洗和转换,数值

本文主要介绍了Jupyter notebook快速入门教程,分享给大家,具体如下: 本篇将给大家介绍一款超级好用的工具:Jupyter notebook. 为什么要介绍这款工具呢? 如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘,那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具,它很容易上手,用起来非常方便,是个对新手非常友好的工具.而事实也证明它的确很好用,在数据挖掘平台 Kaggle 上,使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程,因此,

可能某次不小心改了配置文件,导致无法打开jupyter,找了很多方法,都没从根本上解决问题. 倒是发现启动的默认目录被改了,怀疑是这个问题. 然后就彻底解决了:在命令行输入 jupyter notebook --generate-config 可修改为默认路径.就可以打开了. 参考这里 补充知识:jupyter notebook 闪退打不开,报错ImportError: DLL load failed: 文件或目录损坏且无法读取. 晚上想继续完善python大作业的时候发现jupyter怎么也打