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  • jupyter notebook 几个方法

    2. Pretty Display of Varibles

    这部分内容可能很多人都知道。如果对带有一个变量或是未赋值语句的cell执行操作,Jupyter 将会自动打印该变量而无需一个输出语句。

    如果你想在各种情形下(Notebook 和 Console)Jupyter 都同样处理,用下面的几行简单的命令创建文件 ~/.ipython/profile_default/ipython_config.py 即可实现:

    c = get_config ( )

    # Run all nodes interactively

    c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

    3. 轻松链接到文档

    在 Help   菜单下,你可以找到常见库的在线文档链接,包括 Numpy,Pandas,Scipy 和 Matplotlib 等。 

    另外,在库、方法或变量的前面打上 ?,即可打开相关语法的帮助文档。

    In [ 3 ] : ?str.replace ( )

    4. Plotting in notebooks

    在 notebook 中生成绘图有许多选项:

    • matplotlib, 使用%matplotlib inline进行激活。

    • %matplotlib notebook提供了一些交互性,不过可能会有点慢,因为渲染由服务器端完成。

    • mpld3为matplotlib代码提供了另一个渲染器(使用d3)。非常漂亮,不过尚不完备还有待发展。

    • bokeh是构建交互性绘图的一个更好的选择。

    • plot.ly也可以生成漂亮的绘图,不过是付费服务。

     
     

    5. Jupyter Magic Commands

    上面的 %matplotlib inline 就是一个所谓的 Jupyter Magic (Jupyter魔法)命令。

    %lsmagic

    16. Executing Shell Commands

    在 notebook 中执行 shell 命令非常容易,你可以像下面这样列出当前目录下的文件:

    !ls


    22. Multicursor support

    Jupyter 支持多光标操作,与 Sublime Text 类似。按住 Alt 进行点击和拖拽鼠标即可。

     
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