Jupyter Notebook 十个提升体验的高级技巧

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Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了,但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中,我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。

Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了,但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中,我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。

改变注释的颜色

颜色使事物脱颖而出。我们可以使用不同的颜色来突出需要突出的重要内容。所以我们可以使用html来对我们的文本进行高亮显示,有4种类型可以直接使用:

Info

<div class="alert alert-block alert-info">
 <b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
 </div>

Warning

<div class="alert alert-block alert-warning">
 Warning: Use Yellow for a warning that might need attention.
 </div>

Success

<div class="alert alert-block alert-success">
 Green box can be used to show some positive such as the successful execution of a test or code.
 </div>

Danger

<div class="alert alert-block alert-danger">
 Red boxes can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
 </div>

图片

代码折叠(隐藏代码单元)

代码太多的话会影响我们查看Notebook 的内容中,如果只想显示结果/图表,可以将以下 HTML 代码粘贴到笔记本的顶部单元格中,然后运行该单元格。

%%html
 <style id=hide>div.input{display:none;}</style>
 <button type="button"
 notallow="var myStyle = document.getElementById('hide').sheet;myStyle.insertRule('div.input{display:inherit !important;}', 0);">
 Show inputs</button>

结果如下:

图片

魔法命令

Jupyter notebooks 包含很多的“魔法命令”,可以使用“%timeit”魔术命令:

图片

交互式部件

Notebook 支持交互式部件,可以为数据分析构建自定义用户界面。例如可以创建一个滑块小部件来调整代码中的参数:

from ipywidgets import interact
 
 @interact(x=(0, 10))
 def square(x):
  print(x**2)

结果如下:

嵌入代码

可以使用反引号 (`) 在 Jupyter Notebook 的 Markdown 单元格中嵌入代码。

`x = 10`
 
 ```Python
 str = "This is block level code"
 print(str)
 ```

图片

转换成PPT

Jupyter 笔记本可以使用“rise”扩展转换为交互式PPT。首先要安装扩展,请运行以下命令:

!pip install RISE
 !jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix
 !jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix

安装后,转到“View ”并选择“Slideshow ”(如果没有看到此选项,请刷新)。这样就可以为每个单元格选择幻灯片类型。

图片

幻灯片类型可以是以下类型之一:

Slide  — 幻灯片的基本类型。

Sub-slide——“Slide ”的片段。

Fragment  —幻灯片上的信息。

Skip  — 在演示过程中跳过此单元格。

Notes ——演讲者视图中出现的,类似提词器。

结果如下:

图片

自定义 Matplotlib 图

Jupyter Notebook 默认使用 Matplotlib 进行数据可视化,所以我们可以设置一些默认的参数,例如可以使用“rcParams”字典更改绘图标签的字体大小,这会将设置应用于所有 matplotlib 绘图:

import matplotlib.pyplot as plt
 
 ## setting global settings
 plt.rcParams.update({'font.size': 10,'lines.linewidth': 3})

图片

自定义主题

Jupyter Notebooks 带有默认主题,我们可以通过安装和应用自定义主题自定义外观。要安装主题,可以使用 jupyterthemes 包:

!pip install jupyterthemes

列出所有可用的主题:

!jt -l

然后,可以使用命令来安装主题,例如:

!jt -t grade3

安装完后,需要重启 Jupyter notebook。

图片

如果想重置默认主题,可以使用以下命令(记得重启):

!jt -r

LaTeX 支持

如果需要包含数学方程式,您可以在 IPython 的显示模块中使用 LaTeX 语法。

例如,以下代码将显示 2 个分数相加的数学表示及其输出。

from IPython.display import display, Math
 
 display(Math('\\frac{2}{3} + \\frac{4}{5} = \\frac{22}{15}'))

图片

单元格中显示多个输出

Jupyter Notebook 中工作时,默认仅显示单元格中的最后一个输出。但是可以使用 IPython.core.interactiveshell 中的 InteractiveShell 模块在单个单元格中显示多个输出。

要显示单元格的所有输出,可以在单元格的开头使用以下代码:

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

图片

但是记住,这样如果变量多的话会很乱

总结

本文总结了一些充分利用 Jupyter Notebooks 的技巧。这些技巧可以帮助您简化工作流程并提高工作效率。无论是数据分析师、数据科学家还是机器学习工程师,Jupyter Notebooks 都可以成为工作的强大工具。通过掌握这些提技巧,可以将数据分析提升到一个新的水平,并使你的工作更加高效。

责任编辑:华轩 来源: DeepHub IMBA
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