Jupyter Notebook 快速入门Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。在本文中，我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性，以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。在开始使用 notebook 之前，我们先需要安装该库。你可以在 Jupyter 官网上找到完整的
百数数字化办公系统支持用Excel导入表单，以便大量数据能够快速录入到管理系统中，但往往由于我们不熟悉后面，导入过程中可能并不一定会很顺利。哪么，产生这些问题的原因是什么？我们如何去避免？1、创建表单： 在百数管理系统中使用表单系统，除了创建一个空白的表单之外，还可以通过导入Excel的方式来进行表单的创建。 表单和流程表单都可以通过Excel导入数据。1、选择从Excel创建表单： 我们只需要在
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2024-09-29 08:27:33
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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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2024-01-18 10:53:25
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简介Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于实现美观的数据可视化。Pyecharts 主要是生成Echarts的类库，简单点说就是Python和Echarts的对接。安装Pyecharts本文建议用户通过管理员权限来安装Pyecharts，不然后期有可能会遇到存在pip list中但无法调用的问题具体安装步骤：在搜索框中输入 cmd右键Command Prompt，然后以管理员
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2023-12-01 10:35:35
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mac安装jupyter
原创
2019-05-15 10:22:52
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# Python导入Jupyter
Jupyter是一个开源的交互式计算环境，可以让用户在一个交互式界面中编写、运行和共享代码。Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读和强大的特点。本文将介绍如何在Python中导入和使用Jupyter，以及如何在Jupyter中编写和运行Python代码。
## Jupyter的安装和配置
在开始之前，我们需要先安装Jupyter。可以使用
原创
2023-10-30 14:01:54
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Linux jupyter导入conda环境及第三方库失败解决问题导入conda环境jupyter notebook导入已有库失败问题解决方案后续问题最后结果 参考链接： jupyter-notebook选择相应的环境 更换Jupyter Notebook 内核Python版本 以及jupyter 使用记录 更换Jupyter Notebook 内核Python版本 导入conda环境# 切换
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2024-09-13 21:05:15
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一、简单创建数组首先我们导入numpy给它起个别名npimport numpy as np1.创建一维数组n1=np.array([1,2,3])这样我们就创建了一个一维数组n12.创建二维数组：n2=np.array([[1,2],[3,4]])这样我们就创建了一个二维数组n23.我们可以使用ndmin设置我们创建的数组是几维数组n3=np.array([1,2,3],ndmin=3)这里我们设
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2023-12-13 04:05:56
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工作中经常会用到excel的导入和导出功能，这里我提供导入和导出类。导入类（需要注意的地方我注释里面写好了）：package cn.teacheredu.utils;
import java.io.InputStream;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
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2024-09-08 09:01:39
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认识Jupyter notebookjupyter notebook 是一款编程 / 文档 / 笔记 / 展示软件什么时jupyter notebookjupyter notebook的后缀名为.ipynb， 全程为ipython notebook， 它和ipython有一些关联，一般来说，如果你的电脑上安装了ipython(安装命令：pip install ipython), 那么jupyter
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2023-11-03 17:23:21
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Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。一 安装Windows:使用pip进行安装pip install jupyter注：Jupyter安装需要Python 3.3或更高版本，或Python 2.7。升级操作pip install
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2024-06-06 11:52:41
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mac 配置jupyter notebook配置notebook的启动路径代码自动补全扩展主题扩展快捷键魔术命令 配置notebook的启动路径首先找到路径配置文件路径，在终端输入下面这句话jupyter notebook --generate-config打开配置路径文件，通过查找‘c.NotebookApp.’，然后输入自己的路径open /Users/hb23170/.jupyter/ju
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2024-03-06 23:23:44
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文章目录一、利用excel做线性回归1.启动步骤2.数据分析二、jupyter编程1.数据导入2.不使用第三方库，最小二乘法编码3.使用skleran编码三、总结 一、利用excel做线性回归1.启动步骤在excel里数据一栏找到数据分析，然后即可开始进行线性回归，如果没有“数据分析”选项卡，可以在“文件”选项卡里选择“加载项”，选择“转到”，如下： 勾选需要的工具即可2.数据分析导入身高体重数
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2023-12-25 05:38:56
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# 如何在 Jupyter Notebook 中导入 Python 工程
如果你刚刚入门 Python 开发，可能会对如何在 Jupyter Notebook 中导入 Python 工程感到困惑。本文将为你提供一个清晰的流程，并对每一步进行详细讲解，帮助你高效地使用 Jupyter 进行开发。
## 整体流程概述
| 步骤 | 描述
在使用 Jupyter Notebook 进行深度学习时，PyTorch 是一种非常流行的选择。然而，许多用户在导入 PyTorch 时会面临各种问题。在这篇博文中，我们将详细讨论如何解决“Jupyter 如何导入 PyTorch”的问题，提供完整的分析和解决方案，以帮助你顺利使用这两个强大的工具。
## 问题背景
在进行机器学习和深度学习的项目中，Jupyter Notebook 和 PyT
不得不说，Jupyter对于表的处理真的是越来越方便了，很多库可以直接实现可视化操作，无需写代码。但是这还不够，最近看到一个神器叫Mito，它真的是做到了无需写一行代码，而且手动的操作可以自动转换为代码，供后续批量化操作，这简直不要太爽。Mito是什么？Mito是Jupyter notebook的一个插件，作用是编辑电子表格，并在编辑表格（带格式转换功能）时，可以生成相对应的Python代码。下面
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2024-10-28 08:58:42
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在之前，我曾经分享过两个Excel的插件，一个是Excel工具箱：方方格子，另一个是Excel图表插件：EasyCharts，里面有丰富的数据处理和数据可视化内容，这两个Excel插件都可以极大的提高我们数据处理的效率。今天我给大家分享两个我日常在使用Jupyter Notebook使用最多的两个插件，一个是JupyterLab，另一个用于给代码生成目录，熟练使用这两个插件，可以极大的提高我们的代
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2024-07-01 16:07:01
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摄影：产品经理提包：kingnameJupyter 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
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2024-06-15 14:01:00
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Content一.Jupyter导入自定义模块方法1.相同目录导入方法2.不同目录导入方法二.TypeError错误解决办法 一.Jupyter导入自定义模块方法1.相同目录导入方法如果我当前目录如下：A a.ipynb b.ipynb我现在要在b.ipynb中导入a.ipynb中的函数和类 导入方法为： 先将a.ipynb下载为a.py文件(下载方法见下图)，并放于和b.ipynb相同路径下
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2023-11-10 21:12:16
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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
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2024-07-27 17:33:29
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