零. note

1. jupyter nb必须有网才能用，因为在浏览器里
2. jupyter菜单栏中help里有快捷键帮助
3. Markdown中关于换行：
   
4. Markdown中的空格：在全角模式（shift+space）下使用空格，此时一个空格=半角的两个空格大小

快捷键shortcuts

note:
H：跳出快捷键界面=在菜单栏的help中选择
O: 全部折叠或显示cell的输出，=双击隐藏
切换cell的命令行模式与编辑模式：

ctrl+enter:只运行当前cell
shift+enter：运行当前cell并选中下一个cell，若没有就创建一个新cell(=B:在下面new a cell)
alt+enter:运行当前cell并总是新创建一个cell,且进入编辑模式



note:
crtl+/:选中整段代码按行注释（=R中的shift+ctrl+C）
合并cell：命令行模式中shift+M，合并最近两次选择过的cell
拆分cell：编辑模式中ctrl+shift+连接符（短横线-，0旁边的，减号）在鼠标处拆分

一.?的用途

1.显示对象的概要信息

显示该对象的概要信息，包括类型/字符串表示/长度/docstring, 类似于summary+help

print?      

def add_numbers(a,b):       # 自定义函数
    ''' 该函数的说明，包括实现功能，输入参数，返回值等用于解释说明，用于概要中的docstring
    Add two numbres together
    Returns
    --------
    the_sum:type of arguments
    '''
    return a+b

add_numbers?         # 显示该函数的概要信息
add_numbers??        # 两个问号将docstring替换为函数的源代码Source

2.不完全匹配命名空间（与通配符结合），可以弥补tab补全（完全匹配）的缺陷

# 显示NumPy中函数名包含load的函数名列表，*表示匹配任意个数的任意字符
np.*load*?

二. 查看Python版本

!python --version       # 查看python版本，命令行很严谨，空格也不能多
'''
或者在sys模块中查看
import sys
print(sys.version_info)
print(sys.version)
'''

三. IPython的魔术命令

用%作为前缀

%%time ：将会给出cell的代码运行一次所花费的时间。
%time ： 检查单句代码的执行时间,是随机变量，每次都不一样，为了更精确，使用timeit重复测量时间，产生更准确的平均运行时间
%timeit ：对于两个执行时间都非常短的语句，多次执行更易于看出时间的差别。对于多次允许单个语句计算平均执行时间与标准差，在估算代码最短运行时间时有用。

# np.dot(a,a) ： a与b的点积：两个向量的内积或两个矩阵的乘积
a = np.random.randn(100,100)  # 生成100*100的矩阵，每个值服从N（0，1）
%timeit np.dot(a,a)          # 0ns,时间太短
# 14.8 µs ± 273 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# 默认运行7次，每次100000个循环，每个循环执行该语句十万次，共7*100000*10000，取最好的7次循环计算均值标准差？

# 魔术命令使用？查看概要信息
%timeit?