原作 Parul Pandey 郭一璞 编译 作为一个超好用的交互式笔记本，Jupyter总是深受开发者的喜爱。不过，除了基础的写文档之外，其实Jupyter还有N多功能，简直是一个集视频、图片、PPT、多种交互于一身的万花筒。如果不会用，你可能错过了Jupyter 99%的功能。Medium上走向数据科学（Towards Data Science）专栏的作者Parul P
前言 jupyter notebook 在研究代码的过程中使用起来非常方便。不同于偏工程性强的Pycharm，每次运行代码块后，代码中的变量都会缓存下来便于变量的输出查看。不用像使用Pycharm那样想观察变量得重新运行，这也是我使用Jupyter的初衷。如何做 首先在服务器端安装Anaconda在这里就不在赘述了，装好之后先输入jupyter notebook 看看服务器版本的conda是否
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2023-11-11 21:49:08
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我的目录前言一.更换默认路径1.windows2.ubuntu二、Jupyter更换主题1.下载jupyterthemes库2.推荐的主题三、Jupyter导入自己编写的类1.被引用方必须是 .py文件，引用方是 .ipynb文件2.导入自己在其它文件中编写的函数四、扩展1、介绍2、conda安装3pip安装五.换内核1.安装ipyternal2.我也不理解在干什么，可能是在添加环境六、终端安装
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2024-05-05 16:27:12
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### Jupyter如何查看调用的Python位置
在使用Jupyter Notebook进行数据分析或机器学习时，我们经常需要确定当前正在使用的Python解释器的位置。这对于管理环境或进行调试尤为重要。在这篇文章中，我们将探讨如何在Jupyter中查看调用的Python位置，并提供一些示例代码来帮助理解。
#### 1. 检查Python解释器位置
要查看Jupyter Noteboo
# 项目方案：如何确定 Jupyter Notebook 调用的 Python 目录
## 引言
在数据科学和机器学习领域，Jupyter Notebook 已成为一个流行的开发环境。开发者在使用 Jupyter Notebook 时，常常需要了解其调用的 Python 解释器的路径位置。这对于管理虚拟环境、安装库、以及确保代码在正确的环境中运行都至关重要。本文将提供一种方法来确定 Jupyt
# 如何在Jupyter中调用Python方法
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何在Jupyter中调用Python方法。下面将详细介绍整个过程以及每一步需要做的事情。
## 流程
首先，让我们看一下整个调用Python方法的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入需要的Python模块 |
| 2 | 定义一个Python方法
原创
2024-05-17 05:02:09
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一、Jupyter Notebook中使用pymysql操作mysql数据库1. 首先在cmd控制台，下载安装PyMySQL ，PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库 下载命令：pip install pymysql2. 导入pymysql，使用pymysql进行连接测试# 1.导入pymysql
import pymysql# 2.测试pymysql
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2024-06-13 16:17:04
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零、背景：现有基于 Node.js 的项目，但需要整合 Data Science 同事的基于 python（jupyter） 的代码部分，以实现额外的数据分析功能。于是设想实现一个 microservices。下面介绍一些库的使用方法、自己写的 demo和遇到的坑，方便以后查阅。一、jupyter_kernel_gateway第一步，是想办法把 jupyter 文件当成一个 http server
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2024-07-03 09:54:15
157阅读
做课题和数据挖掘竞赛用python比较多，比较常用的是在服务器终端输入jupyter notebook --ip 0.0.0.0，打开jupyter notebook的一个后台，并在本地windows电脑浏览器进入该服务端写python代码。将.ipynb和.py结合，可以使得jupyter notebook的工程文件目录更有条理，一些函数可以定义在.py文件中，需要调用这些文件时，就导入到.ip
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2023-11-01 23:07:14
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最新版的 Anaconda3 是自带了 JupyterLab 的，但那个 JupyterLab 的版本不是最新的。 不过最近新出了桌面版，有需要的可以直接安装桌面版。 文章目录创建虚拟环境（可忽略）安装 JupyterLab配置修改工作目录插件配置中文汉化其他插件JupyterLab 中使用其他虚拟环境 我这里是创建了一个单独的虚拟环境来单独使用 JupyterLab。创建虚拟环境（可忽略）我是创
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2024-01-21 04:45:26
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jupyter安装和基本使用----Python版首先下载anaconda
https://www.anaconda.com/ 直接去官网下载，百度搜索进官网即可使用jupyter去菜单栏里面找到jupyter，打开就行 jupyter会打开一个网页链接 右上角有个new，选择Python，会自己打开一个新的文件，在里面写代码就行配置jupyter1、更改jupyter根目录jupyter默认的根
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2023-08-15 13:04:54
282阅读
Pyecharts Pyecharts = Python + Echarts 数据分析遇上数据可视化时，Pyecharts就诞生了。绘图语法from pyecharts.charts import*
fun = (Function()
.add...
.add...
)
fun.render()虚拟数据Jupyter Notebook点击橙框框，浏览器会跳出如下页面（打开的窗口不能删）点击红
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2023-12-19 08:16:34
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1、pycharm：在pytharm中有两个写程序的地方：写一个.py的python文件然后右键运行，这个是整个文件都运行； 或者在下面的python console控制台里写按回车，这个控制台里也是以块的形式执行，写一条执行一条。2、jupyter：在开始菜单找到anaconda prompt，首先进入pytorch的环境，然后执行jupyter notebook按回车，他就会在py
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2023-07-08 18:32:58
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问题描述早上打算用jupyter 搞torch的时候，import torch时报错：No module 'torch' found但在命令行里却没有问题： 查找资料得知jupyter 的编译路径并不是默认python库的路径，所以pip/conda下载的包jupyter是无法直接调用的。永久性解决办法网上看很多人推荐conda install nb_conda，然后jupyter里面换kerne
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2023-10-25 04:17:57
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JupyterLab对于Jupyter Notebook有着完全的支持
JupyterLab是一个交互式的开发环境，是jupyter notebook的下一代产品，集成了更多的功能，等其正式版发布，相信那时就是jupyter notebook被取代的时候通过使用JupyterLab，能够以灵活，集成和可扩展的方式处理文档和活动：可以开启终端，用于交互式运行代码，完全支持丰富
使用Python调用Jupyter Notebook文件可以为很多数据科学和机器学习项目提供便利。这种集成方式可以生成文档和可视化，同时还能执行数据分析任务。本文将详细介绍如何实现Python调用Jupyter Notebook文件的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展，确保你能够轻松掌握这一技能。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好工作环境。确保你的
一、怎么在.ipynb.py中调用.py文件
在同一个目录下，有word2vec.ipynb和utils.py两个文件：
在这里插入图片描述
在同一个目录下，有call_hello.ipynb和hello.py两个文件：
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2023-07-17 21:47:55
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这两天一直在做课件，我个人一直不太喜欢PPT这个东西……能不用就不用，我个人特别崇尚极简风。谁让我们是程序员呢，所以就爱上了Jupyter写课件，讲道理markdown也是个非常不错的写书格式啊。安装Jupyter其实非常简单，你会python就应该会用jupyter，起码简单的 pip install jupyter, jupyter notebook 要会对伐～好那接下来就是使用jupyter
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2024-03-06 00:07:39
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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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Jupyter介绍Jupyter Notebooks 是什么？Jupyter Notebooks 是一款开源的网络应用，我们可以将其用于创建和共享代码与文档。 其提供了一个环境，你无需离开这个环境，就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。Jupyt
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2023-11-10 00:19:30
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