Jupyter 是数据分析领域非常有名的开发环境，使用 Jupyter 写数据分析相关的代码会大大节约开发时间。设想这样一个场景：别的部门的同事传给你一个数据分析的模块，用于实现对数据的高级分析。模块里面有上百个函数。如果直接写 Python 文件来调用数据分析模块，那么使用方法非常简单：from analyze import FathersAnalyzer
data = [...]
father
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2023-10-13 08:50:04
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# Jupyter运行Python文件
Jupyter是一种基于Web的交互式计算环境，非常适合于进行数据分析和可视化。除了直接在Jupyter中编写和运行Python代码之外，还可以通过导入外部Python文件来扩展功能。本文将介绍如何在Jupyter中运行Python文件，并提供了一些示例代码。
## 为什么需要在Jupyter中运行Python文件？
Jupyter的优势之一是能够将代
原创
2023-09-29 07:34:54
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本文示例环境：CentOS 7，远程服务器 可能的依赖：python; pip； python-devel; gcc; gcc-c++; 一、安装（命令行操作）如果没有pip，要安装pip：安装 setuptoolscd /tmp
wget https://pypi.python.org/packages/69/56/f0f52281b5175e3d9ca8623dadbc3b684e66350
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2024-06-19 08:49:17
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一、Files页面 Files页面是用于管理和创建文件相关的类目。 notebook： 二、Running页面主要展示的是当前正在运行当中的终端和“ipynb”格式的笔记本。若想要关闭已经打开的终端和“ipynb”格式的笔记本，仅仅关闭其页面是无法彻底退出程序的，需要在Running页面点击其对应的“Shutdown”。 三、cond
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2023-08-13 21:35:40
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# 项目方案：使用 Jupyter Notebook 运行 Python 文件
## 引言
Jupyter Notebook 是一个开源的 web 应用程序，它允许用户创建和共享文档，这些文档包含代码、方程、可视化结果和文本注释。在数据科学和机器学习领域，Jupyter Notebook 已经成为不可或缺的工具之一。本项目旨在探讨如何在 Jupyter Notebook 中运行 Python
原创
2024-09-27 05:27:46
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# 解决 Jupyter 无法运行 Python 文件的问题
## 介绍
Jupyter Notebook 是数据科学家和开发者广泛使用的工具，它允许用户在文档中编写和运行 Python 代码。但有时候，用户会遇到 Jupyter 无法运行 Python 文件的问题。在本文中，我们将探讨一些可能的原因，并展示解决这些问题的方法，帮助用户顺利地运行他们的 Python 文件。
## Jupyt
原创
2024-09-12 05:47:17
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# Jupyter如何运行Python文件的项目方案
## 项目背景
随着数据科学的发展，Jupyter Notebook已经成为数据分析和机器学习的流行工具。它提供了一个交互式的环境，使得数据科学家可以轻松地编写和运行代码。然而，对于大型项目，往往需要将多个Python文件组织在一起，Jupyter Notebook如何方便地运行这些Python文件就成为一个重要课题。本项目旨在探讨如何在J
jupyterlab是jupyter notebook的下一代产品，集成了更多功能。目前开发到0.32.1版本，已经可以使用而且非常强大，据官网说法，当1.0.0版本出来之时，就会取代jupyter notebook。本文主要介绍jupyterlab相比于jupyter notebook更加高效的功能及配置。jupyterlab安装如果有conda的话，可以在命令行使用下面这条命令安装conda
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2024-07-24 06:35:34
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在数据科学和机器学习领域，`Jupyter Notebook` 是一个非常流行的工具。它支持交互式编程和数据可视化，适合于开发和展示数据分析工作。在日常使用中，很多用户可能会遇到“如何在 Jupyter Notebook 中运行 Python 文件”的问题。本文将详细记录这个问题的解决过程，帮助你迅速上手。
### 问题背景
在某个项目中，我需要运行已经写好的 Python 脚本，并希望在 J
文章目录 前言一、下载的 anaconda 无法创建环境？二、jupyter 无法链接 pythen 内核 前言 这两天在初步学习深度学习，在此过程中需要掌握jupyter 的使用，使用之前心中有预料在配置环境方面有困难，但是没想到困难这么多。这里总结一下我这两天遇到的一些问题，及解决方案。1.下载的 anaconda 无法创建环境
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2024-06-08 21:12:58
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# Jupyter Notebook 中运行 Python 的指南
在数据科学、机器学习以及学术研究中，Jupyter Notebook 是一款常用的工具，它不仅可以运行 Python 代码，还能友好地显示结果和执行数据可视化。在本文中，我将教你如何在 Jupyter Notebook 中运行 Python。我们将逐步进行，最终你将能够成功在 Jupyter Notebook 中编写和执行 Py
1. 介绍 前一段跑别人的python代码，扩展名是ipynb，不能直接用python命令执行，于是只好安装了Jupyter notebook软件，然后发现它是一个非常好用的程序写作工具。 对我来说，它最大的好处就是文档和程序可以写在一起了。在写程序的时候往往会有一些思路，解释，分析，运行结果等等，需要记下来，比较长的就不太适合在程序里面注释，记在其它地方又容易忘掉。Notebook完美地解决了这
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2024-07-31 17:08:13
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为了更有利于学习Python，需要对jupyter notebook有一定的了解，下面主要总结了个人在学习过程中遇到的问题。目录一、Anaconda的安装和解决打不开jupyter notebook问题二、jupyter notebook无法运行结果1.安装1.1anaconda的下载Index of /anaconda/archive/ |
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2023-12-01 15:08:11
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文章目录问题记录问题一：修改jupyter默认打开目录问题二：anaconda中jupyter无法import已安装的pandas模块问题问题三：在tensorflow中找不到to_categorical问题四：ModuleNotFoundError: No module named 'transformers'C盘爆满解决办法 问题记录这串代码是在参加疫情识别情绪大赛的时候看的网上大佬们的代码
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2023-11-03 09:49:27
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昨天发了Jupyter的使用，补一篇Jupyter服务器的搭建~一、搭建Jupyter1.安装使用virtualenv建虚拟环境。在虚拟环境中安装jupyter、matplotlib等等需要的库。这里不赘述了。2.配置为Jupyter 相关文件准备一个目录mkdir /data/jupyter
cd /data/jupyter建立一个目录作为 Jupyter 运行的根目录mkdir /data/j
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2023-08-23 20:37:33
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目录（装前必看）一.安装pytorch二.在Jupyter中嵌入pytorch本文记录一下自己在本机安装pytorch框架时候的流程以及遇到的问题。（装前必看）1.换源可以考虑换成清华大学的源conda activate pytorch #进入pytorch虚拟环境
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
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2023-12-20 22:18:33
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0引言JuPyteR是三大编程语言Julia、Python 和 R 的缩写，即可以在 Jupyter NoteBook (JNB) 里面编写这三种语言，除此之外，JNB 还支持轻量级别标记语言（Markdown）的功能。本帖结合 Python 语言来介绍 JNB 里面的玩法。如下图所示，JNB 界面就是一组 cell，在每个 cell 里可以写代码（选 code 模式），也可以写标记语言（选 ma
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2024-06-09 08:49:52
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# 在 Jupyter 中创建 Python 文件并解决无法运行和保存的问题
随着数据科学和机器学习的快速发展，Jupyter Notebook 作为一种交互式的开发环境，逐渐成为了处理和可视化数据的重要工具。然而，很多用户在使用 Jupyter 创建 Python 文件时，常常碰到无法运行和保存的问题。本文将深入探讨这一问题，并提供相关代码示例，帮助用户更好地使用 Jupyter。
## J
原创
2024-09-15 06:16:12
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# 如何在Jupyter Notebook中导入不同模块的Python文件
作为一名刚入行的小白，理解如何在Jupyter Notebook中运行Python文件并导入不同的模块是非常重要的。接下来，本文将通过一个清晰的流程来指导你实现这一点。我们将分步骤进行讲解，并附上必要的代码和注释。
## 步骤流程
以下是实现目标的步骤：
| 步骤 | 描述
在jupyter notebook中运行Python文件
我们今天来聊聊在 Jupyter Notebook 中运行 Python 文件的方法。虽然 Jupyter Notebook 是一个交互式环境，但有时我们需要通过导入整个 Python 文件来提高效率。下面，我们将详细探讨这一过程的各个步骤，包括环境的配置、编译过程、参数的调优、定制开发的思路、调试的技巧，以及最终的部署方案。
## 环
