Jupyter Notebook 十五个必须要理解的知识点

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Jupyter Notebook作用: Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释

1. 计算单元的执行时间

我们可以在一个jupyter notebook单元的开头使用%%time命令来计算执行该单元的时间。

2. 进度条

可以使用python外部库创建进度条,它可以实时更新代码运行的进度。它让用户知道正在运行的代码脚本的状态。你可以在这里获得相关的库Github库。使用进度条设置,具体操作如下:

首先,安装tqdm库: 在cmd命令窗口输入pip3 install tqdm或者直接在jupyter notebook单元内输入!pip install tqdm

然后,通过以下命令生成进度条:

3. 代码格式自动补全

有时jupyter notebook单元格中的代码段格式不好,通过nb_black库,可以自动调整代码段的正确格式,让代码具有更好的可读性。

安装nb_black库:

pip3 install nb_black

jupyter notebook 中使用:

%load_ext nb_black

格式混乱的代码段

自动调整后的代码段

4. 下载并安装Python库

Jupyter notebook可以通过在单元格内输入!pip install ***代码,自动下载并安装指定的python库。 以pandas库为例,具体代码如下:

5. 函数说明文档

通过shift+tab快捷键,可以在jupyter notebook 内直接打开函数的说明文档。

具体使用方式如下:

输入使用的函数名 按下快捷键shift+tab 点击弹出窗口中的^按钮可以在当前窗口中显示说明文档 点击+可以控制文本向下滑动 点击x可以关闭说明文档窗口

pandasread_csv 函数的说明文档

6. 代码自动补全

Jupyter notebook可以显示任何函数名或变量的补全建议。若要查看补全建议,可以按键盘上的Tab键,建议将出现在一个自上而下显示的菜单中。单击关键字或在所选关键字上单击enter键以确认补全的代码。

pandas 中函数的补全建议

7. 调整输出结果的显示窗口

Jupyter notebook 可以在代码单元格的下方显示输出。当用户的输出过多时,可以选择调整显示窗口的尺寸,将该显示窗口调整为一个滚动窗口。并且在显示窗口左边双击,可以折叠该窗口。

调整显示窗口

8. 单元运行快捷键

通过以下快捷键可以提高编程效率:

shift+enter 运行当前单元,并且高亮显示下一单元,如果没有下一单元就新建一个单元。 alt+enter 运行当前单元,并且插入一个新单元并高亮显示。

9. Markdown笔记

Jupyter notebook的单元格不仅可以运行代码段,还可以设置单元格为Markdown方式用来编写文本。

转换方式如下:

点击目标单元格 选中“Markdown”选项

单元格由代码模式转换至Markdown模式

Markdown模式运行效果

10. 运行不同的编程语言

Jupyter notebook还可以用来编译和运行来自不同语言的代码。只需要在单元格开头处输入%%命令,就可以运行对应的语言代码:

%%bash
%%HTML
%%python2
%%python3
%%ruby
%%perl

jupyter notebook 单元格内运行HTML代码

11. 多行同时编辑

Jupyter Notebook支持同时使用多个光标编辑代码。通过alt键选择要编辑的代码段后,可以同时使用多个光标编辑代码。

12. 创建演示文档

Jupyter notebook可用于创建PowerPoint样式的演示文稿。在这里,笔记本的每个单元格或单元格组都可以视为幻灯片。

首先,安装RISE库(conda install -c damianavila82 rise) 安装后,RISE 相关按钮将会添加进工具栏(view->cell->toolbar->slideshow) 选中需要展示的单元格,可将其设置为一个幻灯片 选择完毕后,点击RISE Sliedeshow按钮完成演示文档的创建

13. 共享Jupyter notebook

程序代码写完后,Jupyter notebook 提供了多种形式以便于用户进行分享:

HTML, PDF, ipynb, py等文件格式进行分享

使用JupyterHub,它可以创建一个多用户共享Hub,该Hub生成、管理和代理用户Jupyter笔记本服务器。

直接上传到网络当中

14. 数据展示

Jupyter notebook可以通过众多的python库和R语言相关库,生成不同的图表。常用的库有:

MatplotlibSeabornbokehplot.ly

各种图表样式

15. 快捷键方式

使用快捷方式可以节省程序员大量的时间并优化编程体验。Jupyter notebook有很多内置的键盘快捷键,可以在“help”菜单栏下找到:“help”>“Help>Keyboard Shortcuts”

Jupyter notebook还提供了编辑键盘快捷键的功能,以方便程序员进行个性化设置。

快捷键面板(命令模式)

以上就是小编今天为大家带来的内容

小编本身就是一名python开发工程师我自己花了三天时间整理了一套python学习教程从最基础的python脚本到web开发,爬虫,数据分析,数据可视化,机器学习,等,这些资料有想要的小伙伴 点击 加入学习