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        沒用過這幾招,別說你會使用Jupyter Notebook!

        共 1739字,需瀏覽 4分鐘

         ·

        2020-11-05 20:27

        如果你想用Python進行數(shù)據(jù)分析,那么Jupyter notebook是你必須要熟練掌握的工具之一,而Notebook也有很多省時好用的小技巧,本文將分享我在使用Notebook時習慣使用的一些操作!

        ? 1.在Notebook中安裝第三方庫

        有時我們在進行數(shù)據(jù)分析的過程中,或者是使用一些在線/遠程Notebook,需要臨時安裝一個第三方庫,如果從命令行(甚至沒有命令行界面)安裝后再重啟notebook,那么所有進度都將丟失!

        這時我們可以使用!pip install xxx 就可以直接在notebook將第三方庫安裝到本地,比如安裝pyecharts

        !?pip?install?pyecharts

        其實!就是在notebook中執(zhí)行shell語句的符號,你也可以使用!來執(zhí)行! ls等任意命令行代碼。

        ? 2.在Notebook中使用markdown

        以前經常有粉絲讓我?guī)兔o他看代碼,發(fā)來的.ipynb文件打開后,所有說明性的文字都用#來注釋給出,讀起來那是一個難受。

        其實在Notebook中也可以使用markdown語句,寫文字、打公式、貼圖片都很輕松,就像上圖一樣只需要選中目標單元格,然后按下ESC,再按下M即可,也可以在菜單欄將當前單元格轉為標簽

        ? 3.快速計算運行時間

        有時候我們需要計算一些函數(shù)或過程運行時間,以此來衡量代碼的效率,在其他IDE可能需要寫個函數(shù)或者使用第三方模塊來完成,而在Notebook中,提供了便捷的魔法函數(shù)?

        • %time:在行模式下,代碼運行一次所花費的時間
        • %%time:在單元模式下,代碼運行一次所花費的時間
        • %timeit:在行模式下,執(zhí)行代碼塊若干次,取最佳結果
        • %%timeit:在單元模式下,執(zhí)行代碼塊若干次,取最佳結果

        這樣我們只要敲幾下鍵盤,就能快速得到代碼塊的運行時間?

        ? 4.查看當前變量

        當我們的代碼越寫越多,定義的變量越來越多,有時候就容易忘記曾經起過哪些名字,這時候回去翻代碼是痛苦的,而在Notebook中,可以使用%who_ls查看當前定義了多少變量

        當然也可以指定變量類型查看,比如查看有哪些變量是字符串

        ? 5.一次刪除多行

        有時候,當我們將別人的代碼復制進Notebook后,常常會發(fā)生縮進錯誤就像上圖所示的一樣,如果我們手動刪除紅框中的空白,那將會是很無聊的,需要按很多次退格鍵,這時我們可以按住option(Win下為Alt)鍵,此時光標會變成字形,現(xiàn)在就可以選中目標區(qū)域一次性刪除?

        ? 6.直接獲取文檔

        如果我們需要查看某些函數(shù)的用法,可能需要通過百度或者查找官方文檔,額外打開很多頁面來檢索,其實在Notebook中可以使用Shift + Tab直接獲取該方法的文檔


        就像上圖一樣,直接顯示pd.merge的用法,一目了然,點開還能查看更詳細的解釋?

        ? 7.加載外部文件

        還是魔法命令,使用%load 可以直接加載外部文件,比如%load test.py就可以直接在notebook中打開對應文件,省去切換頁面-復制粘貼的時間。

        直接打開在線文檔也是可以的,比如打開Matplotlib官方文檔中的示例代碼

        %load?http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/contour_demo.py


        ? 8.直接運行Python腳本

        上面是直接打開外部文件,那么能不能直接運行?答案是可以的,只要使用%run xxx.py即可在notebook中運行Python腳本并輸出結果,以運行當前工作目錄下的test.py為例

        %run?test.py

        以上就是我在使用Jupyter Notebook時常用的8個命令,并且使用上述命令無需安裝任何插件/外部模塊,快去試試吧。

        本文分享就到這里,如果對你有所幫助或者想看更多Jupyter的奇技淫巧歡迎給本文來個三連(點贊、收藏、轉發(fā))


        -END-


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