最新Django3.1大神之路视频!长达77小时、17G、233节 ,全方位无死角深入源码的专注教程!包含完整的模型层、数据迁移、 类视图、异步视图、日志、认证权限和开发工具等更多文字教程未包含的内容。免费章节pan.baidu.com/s/1dqGWNwmBnLxhM7DnXiePIQ 提取码:ko4y 。查看视频介绍点我

Jupyter notebook

阅读: 7963     评论:0

一、概述

Jupyter Notebook 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,其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。目前,数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于数据分析、机器学习新手来说,学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。

发音:朱皮特

官网地址: https://jupyter.org/

本质:一个基于web服务的浏览器应用!

所以它有web服务器,有可以访问的url。

  • 在浏览器中编辑代码,自动高亮语法、缩进和制表符完成/反省。
  • 在浏览器中执行代码,计算结果附加到代码后。
  • 支持如HTML、LaTex、PNG、SVG等大量富媒体格式显示计算结果。例如,Matplotlib库呈现的出版物质量图可以内联显示。
  • 支持Markdown标记语言编辑富文本(可以为代码提供注释)不限于纯文本。
  • 能够使用LaTex在标记单元中轻松编辑数学符号,并由Mathjax渲染。

Jupyter Notebook支持以下浏览器的最新版本:

  • Chrome
  • Safari
  • Firefox

Opera和Edge可能有一些兼容问题,建议不要使用。

下面是Jupyter notebook官网内容的一些介绍

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,允许您创建和共享包含实时代码、公式、可视化和描述性文本的文档。用途包括:数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等。

img

img

这里提供了一些在线使用的链接,可以尝试一下,但网络不好的绕行。

img

  • 支持包括Python, R, Julia, and Scala在内的超过40种编程语言。但是其本身是依赖Python的,需要安装Python环境才可以使用。
  • 可以通过邮件, Dropbox, GitHub和Jupyter Notebook Viewer与他人分享。
  • 丰富的输出格式,包括HTML、图片、视频、LaTeX印刷甚至自定义的MIME类型。
  • 大数据一体化,与Spark,pandas,scikit-learn,ggplot2,TensorFlow等工具和框架密切配合

img

Jupyter专门为公司机构、班级和实验室人员提供了一个加强协作的版本,类似github取了个名字叫做Jupyterhub。它具有以下特性:

  • 热插拔的认证系统
  • 集中部署
  • 容器友好
  • 代码与数据相邻

img

下面是正在使用Jupyter notebook的用户

img

Jupyter notebook基于一套用于交互式计算的开放标准。类似于网页上交互式计算中的HTML和CSS。第三方开发人员可以利用这些开放标准来构建带有嵌入式交互计算的自定义应用程序。

  • 文档格式:基于JSON的开放式文档。保存了用户会话的完整记录,包括代码、叙述性文本、公式和各种格式的输出。
  • 交互式计算协议:使用交互式计算协议(一种基于ZMQ和WebSockets上的JSON数据的开放网络协议)与计算内核进行通信。
  • 内核:内核是以特定编程语言运行交互式代码并将输出返回给用户的进程。内核还响应tab自动完成和自省请求。

img

1. nbviewer展示中心

Jupyter和许多框架一样,提供了一个集中共享和展示优秀作品的平台,也就是nbviewer。如果你缺乏艺术细胞,不知道怎么将自己的内容做得高大上、骚气满满,请多逛逛这里,它会给你带来灵感,最差也能照着做一份。

img

img

友情提示:支持模糊搜索哦!

img

2. 工具插件

通过一些工具和插件,在Jupyter中,用户可以可视化地控制数据中的更改,直观地看到改变模型的输入是如何影响结果的。有空的话,请一定多研究研究这些工具,你会发现它们非常棒!

img

3. 相关资源

Jupyter项目是一个非盈利的开放源代码项目,因为它逐渐发展到支持跨编程语言的交互式数据科学和科学计算,2014年从IPython项目中独立出来。Jupyter承诺将始终是100%开源软件,免费供所有人使用,并根据修改后的BSD许可证的自由条款发布。Jupyter目前由一个指导委员会进行管理,其作用是通过与更广泛的Jupyter社区合作和服务,确保项目在技术上作为社区的长期福祉。

Jupyter为有兴趣使用和参与该项目的个人提供了多种沟通渠道。

  • Github:https://github.com/jupyter/help
  • 通用邮件列表:https://groups.google.com/forum/#!forum/jupyter
  • 教育邮件列表:https://groups.google.com/forum/#!forum/jupyter-education
  • Gitter实时聊天室:https://gitter.im/jupyter/jupyter
  • Stackoverflow标签:https://stackoverflow.com/questions/tagged/jupyter
  • 社区向导:https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/community/content-community.html
  • 贡献指南:https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/contributor/content-contributor.html

 Anaconda发行版 安装和文档 

评论总数: 0


点击登录后方可评论