目前 VScode、Pycharm、Spyder 都是非常好的Python编辑器。基于IPython实现的Jupyter notebook 具有交互式操作,能给数据分析、建模过程检验中间结果和可视化带来了极大的方便,目前仍然有大量用户一直在用,其地位无法取代。
在之前一篇文章《我知道你听过Jupyter Notebook,试问一下,你真的会用它吗》 中详细地介绍了八种提效的Jupyter Notebook插件。
在本篇文章中,我再分享八种 Jupyter notebook 小技巧,来帮助你快速的成为一个 Jupyter notebook 熟练老鸟。
1、IPython Magic
IPython 的魔术命令只需要一行代码,就可以让你的图形输出在 Retina 屏幕(例如MacBook)上获得双倍的精度。「注意:下面这个例子在非 Retina 的屏幕上不会生效」
2、抑制函数
有时候在最后一行抑制函数的输出是很方便的,例如在绘图时。要实现整个目标,你只需要在最后添加一个分号就可以。
3、漂亮的展示变量
关于漂亮的第一点是众所周知的。当完成一个 Jupyter cell 时,如果是一个变量名或者是一个没有将输出赋值的语句,Jupyter 在没有 print 语句的情况下依然会展示该变量。这一点在处理 Pandas 的 DataFrames 时尤其有用,对应的输出会被整齐的展示为一个表格。
比较鲜为人知的是,你可以调整 ast_note_interactivity 内核选项,来使得 Jupyter 可以在自己的每行变量或语句上执行此操作,所以你可以一次性看到多个语句的变量值。
4、方便的链接文档
在内置的 Help 菜单中,你可以发现一些常见库在线文档的便捷链接,包括 NumPy,Pandas,SciPy 和 Matplotlib。不要忘记在一个库,方法或者变量前面附加 ?,你就可以访问文档来获取相应语法的快速参考。
5、为 Jupyter 安装其它内核
Jupyter 有一个非常好的特性就是可以为不同语言运行内核。举个例子,下面就是如何去安装和运行 R 内核。
简单选项:使用 Anaconda 安装 R
如果你是使用 Anaconda 来管理你的环境,那么安装 R 就是很简单的事情。只需要运行下面的代码就可以:
conda install -c r r-essentials
复杂选项:手动安装 R 内核
如果你没有使用 Anaconda,这个过程会略微复杂一点。首先,如果你没有安装 R 的话先从 CRAN 中安装 R。
完成上面的安装后,启动 R 控制台并运行下面的命令:
install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec() # to register the kernel in the current R installation
6、IPython Magic - %env:设置环境变量
你可以在你的 notebook 中管理环境变量,而无需重启 jupyter 服务进程。一些库(例如 theano)使用环境变量来控制性能,%env 是最方便的方法。不带任何参数运行 %env 会列出所有环境变量,下面的语句设置环境变量。
%env OMP_NUM_THREADS=4
7、IPython Magic - %who:展示全部变量
不带任何参数的 %who 命令会展示所有全局作用域中的变量。传入一个参数例如 str 将会只列出对应的类型。
one = "for the money"
two = "for the show"
three = "to get ready now go cat go"
%who str
one three two
8、IPython Magic - %store:在不同 notebook 中传递变量
%store 命令可以让你在两个不同的 notebook 中传递变量。
data = 'this is the string I want to pass to different notebook'
%store data
del data # This has deleted the variable
Stored 'data' (str)
现在,在另外一个 notebook 中…
%store -r data
print(data)
this is the string I want to pass to different notebook
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