Jupyter Tips!

输出

输出结果显示图片

1	%matplotlib inline

同时输出多个命令的结果

方法一：在文件开头添加以下命令（仅对当前文件有效）

1 2	from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

方法二：直接添加配置文件（对所有文件有效）

1	vi ~/.ipython/profile_default/ipython_config.py

配置文件内容为：

1
2
3

c = get_config()
#Run all nodes interactively
c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

禁止输出警告（warnings）

运行以下代码：

1 2	import warnings warnings.filterwarnings("ignore")

for循环美观输出DataFrame

from IPython.display import display

for i in range(5):
    df = pd.read_csv('xxx.csv', encoding='utf_8_sig')
    display(df)

Kernel

安装R kernel

先在R中安装以下几个package：

1
2
3

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 
                   'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

在Anaconda Prompt中输入以下命令：
第一步：输入R，调用R

第二步：安装R kernel，有2种方式（自由选择，个人建议第二种）：

直接安装在当前用户中：
1
IRkernel::installspec()
安装在系统中：
1
IRkernel::installspec(user = FALSE)

其他

运行时间

在cell中添加 %%time ，返回结果中会含有cell单次运行的时间。
在cell中添加 %timeit ，会运行该cell 100,000次（默认），然后以运行最快的3次结果的平均值作为结果。

import numpy
%timeit numpy.random.normal(size = 10)
# 5.91 µs ± 258 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%%time
import time
for _ in range(100):
    time.sleep(0.01)
# Wall time: 1.73 s

插件管理器

Nbextensions相当于Jupyter的插件管理器。
安装：（在Anaconda Prompt中输入）

1	conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

安装过程需要选择[y/n]，输入y。

该选项卡下方罗列了大量Jupyter可用的插件；点击某个插件的名称，即可在列表下方显示该插件的说明文档；勾选某个插件前面的方框，则系统会加载启用该插件。

Jupyter Lab！

超好用！是Project Jupyter的下一代用户界面，具体安装和使用说明请见《Jupyter：超强的下一代Jupyter Notebook》（原文作者Parul Pandey，EarlGrey翻译，原文网址）。

%% Jupyter Notebook的本地访问地址为
http://localhost:8888/tree

%% Jupyter Lab的本地访问地址为
http://localhost:8888/lab

切换Code和Markdown

要快捷地切换Cell的形式（Code或Markdown），可按如下操作：
选中Cell（光标在Cell中闪烁），点击“Esc”，进入命令模式（光标不再Cell中闪烁，但Cell左侧仍有蓝色粗线条）；然后键盘按“Y”将Cell切换为Code模式，键盘按“M”则将Cell切换为Markdown模式。即

Esc+Y：code模式
Esc+M：Markdown模式
Esc+B：快速添加新的Cell

Skye

Jupyter Notebook使用技巧

输出