作者&編輯：李中梁

引言

最近做實(shí)驗(yàn)一直是用Jupyter Notebook編程，有一種打草稿的便捷感，在dataquest上看到一篇博客總結(jié)了28種Jupyter Notebook的使用技巧。為了方便大家理解，對(duì)原文一個(gè)簡略的地方進(jìn)行了適當(dāng)?shù)慕忉尯蛿U(kuò)充。希望大家在用Jupyter Notebook編程時(shí)可以更加爽快。

Jupyter Notebook是什么

Jupyter Notebook，以前稱為IPython Notebook，是一種靈活的python編程工具，可以用來創(chuàng)建可讀的分析。在Jupyter Notebook上可以將代碼、圖像、注釋、公式和可視化結(jié)果保存在一起。在這篇文章中，我們介紹了一些非常實(shí)用的Jupyter Notebook高級(jí)使用技巧，讓Jupyter Notebook成為你編程的超級(jí)利器！

1.實(shí)用的快捷鍵

Jupyter Notebook有很多的快捷鍵，編程時(shí)使用這些快捷鍵將提高你的編程效率。想知道Jupyter Notebook有哪些快捷鍵，你可以在它的下拉菜單Help>Keyboard Shortcuts中找到?；蛘咴?code style="font-size: 14px;font-family: Roboto, "Courier New", Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;margin: auto 5px;white-space: pre-wrap;border-radius: 2px;display: inline;">command model中按下H查看。每次更新Jupyter的時(shí)候你都最好看看有哪些新的快捷鍵。
還有一個(gè)方法調(diào)用快捷鍵，那就是使用Ctrl + Shift + P 調(diào)出command palette。在這個(gè)對(duì)話框中你可以輸入快捷功能的名字來使用快捷鍵，比如你想重啟kernel，那就在對(duì)話框中輸入’restar’，command palette會(huì)自動(dòng)顯示候選的功能。這個(gè)功能類似Mac上的Spotlight工具。

我的一些常用快捷鍵：

• Esc進(jìn)入command mode

• 在command mode下：A/B可以在上/下方插入新的cell，M切換到Markdown模式下，Y切回編程模式，D+D刪除當(dāng)前cell

• Enter從command mode返回edit mode

• Shift + Tab會(huì)顯示你剛才輸入對(duì)象的文檔

• Ctrl + Shift + -將會(huì)分割你的cell

• Esc + F查找替換代碼（不包含輸出部分）

• Esc + O隱藏cell的輸出

• 你還可以選對(duì)多個(gè)cell進(jìn)行操作：Shift + J 或Shift + Down向下選擇，Shift + K 或Shift + Up向上選擇，Shift + M合并多個(gè)cell

2.整齊的變量輸出

當(dāng)你的cell最后是一個(gè)變量名，那么你不需要用print就可以輸出了。特別是你要輸出Pandas DataFrames的時(shí)候，這很有用。
不過我要教你一個(gè)少有人知道的技巧，指定ast_note_interactivity參數(shù)為all來一次性輸出多個(gè)變量而不用print。

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
from pydataset import dataquakes = data('quakes')quakes.head()quakes.tail()# 輸出的效果是將head和tail都輸出，而不是只有tail輸出

如果你希望所有Jupyter 的cell都這樣輸出，創(chuàng)建一個(gè)文件~/.ipython/profile_default/ipython_config.py并輸入以下代碼：
c = get_config()# Run all nodes interactivelyc.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

3.快速鏈接文檔

你可以在Help菜單中看到一些常用庫，如NumPy, Pandas, SciPy and Matplotlib的文檔。不過你還可以在方法前面加?來查看對(duì)應(yīng)的文檔。

# 執(zhí)行下面這行代碼在Jupyter Notebkook中?str.replace()# 將顯示文檔Docstring:S.replace(old, new[, count]) -> str
Return a copy of S with all occurrences of substringold replaced by new.  If the optional argument count isgiven, only the first count occurrences are replaced.Type:      method_descriptor

4.在notebooks中繪圖

常用的繪圖庫包括：matplotlib, Seaborn, mpld3, bokeh, plot.ly, Altair

5-15.魔法命令

由于Jupyter是基于IPython內(nèi)核的，所以Jupyter可以使用IPython內(nèi)核中的Magics命令。
可以使用%lsmagic查看所有的magic命令。

• %env，設(shè)置環(huán)境變量
  你可以管理notebook的環(huán)境變量，而無需重新啟動(dòng)Jupyter服務(wù)器進(jìn)程。有些庫(比如theano)使用環(huán)境變量來控制行為，%env是最方便的方法。

  
  

  # Running %env without any arguments# lists all environment variables
  # The line below sets the environment# variable%env OMP_NUM_THREADS%env OMP_NUM_THREADS=4
  # outputenv: OMP_NUM_THREADS=4

• %run，執(zhí)行python代碼
  有時(shí)候你有一份已經(jīng)寫好的*.py文件，你可以在Jupyter中執(zhí)行它。

  
  

  # this will execute and show the output from# all code cells of the specified notebook%run ./two-histograms.ipynb

• %load，導(dǎo)入外部腳本。
  有時(shí)候你想運(yùn)行一個(gè)外部腳本，但是想用Jupyter加一些代碼，那么你可以先把它load進(jìn)Jupyter。

  
  

  # 你有一個(gè)hello_world.py文件# 內(nèi)容是if __name__ == "__main__":   print("Hello World!")# 在Jupyter中先用%load載入%load ./hello_world.py
  # 運(yùn)行%load ./hello_world.py命令后，在你的cell中就出現(xiàn)以下幾行代碼（你執(zhí)行的%run語句會(huì)顯示已經(jīng)注釋）# %load ./hello_world.pyif __name__ == "__main__":   print("Hello World!")

• %store，在notebook之間傳遞變量。

  # 在notebook A 中data = 'this is the string I want to pass to different notebook'%store datadel data # This has deleted the variable
  # 在notebook B 中%store -r dataprint(data) # 顯示this is the string I want to pass to different notebook

• %who，顯示所有的變量

  
  

  # 某個(gè)cell中有以下四行代碼one = "for the money"two = "for the show"three = "to get ready now go cat go"%who str
  # 輸出為one   three   two

• %%time和%timeit
%%time將提供代碼單次運(yùn)行的信息，%%timeit將默認(rèn)運(yùn)行你的代碼100,000次，提供最快運(yùn)行三次的平均結(jié)果。

• %%writefile和pycat，導(dǎo)出單元格的內(nèi)容/顯示外部腳本的內(nèi)容
  %%writefile保存cell內(nèi)容到外部文件。%pycat正好相反。

• %prun，顯示程序中每個(gè)函數(shù)的調(diào)用信息

• %pdb，代碼調(diào)試
  詳細(xì)的介紹在：https://docs.python.org/3.5/library/pdb.html#debugger-commands

• 為視網(wǎng)膜(Retina)屏輸出高分辨率圖像

  
  

  # 常規(guī)圖像x = range(1000)y = [i ** 2 for i in x]plt.plot(x,y)plt.show();# 視網(wǎng)膜(Retina)圖像%config InlineBackend.figure_format ='retina'plt.plot(x,y)plt.show();

16.在函數(shù)末尾加入分號(hào)可以抑制輸出

在函數(shù)末尾加分號(hào)可以抑制函數(shù)的輸出。

17.執(zhí)行shell命令

在shell命令前面加!

# 一些例子!ls *.csv!pip install numpy!pip list | grep pandas

18.在markdown cell 中書寫LaTeX時(shí)，它會(huì)被 MathJax 渲染成一個(gè)公式

19.在一個(gè)notebook中運(yùn)行多種kernel的代碼

如果想要的話，你可以在一個(gè)notebook中運(yùn)行多種kernel的代碼
在每個(gè)cell的開頭使用相關(guān)的魔法命令來聲明你想使用的 kernel。

# 支持：%%bash, %%HTML, %%python2, %%python3, %%ruby, %%perl%%bashfor i in {1..5}do   echo "i is $i"done

20.為Jupyter安裝其他的kernel

Jupyter其實(shí)不止可以用于python編程，安裝一個(gè)R內(nèi)核它就可以用于R語言編程。

# 通過Anaconda安裝conda install -c r r-essentials
# 手動(dòng)安裝# 你需要先從https://cloud.r-project.org下載安裝R# 然后在R控制臺(tái)下運(yùn)行以下代碼install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')IRkernel::installspec()  # to register the kernel in the current R installation

21.在同一個(gè)notebook中運(yùn)行R和Python

你可以安裝rpy2用pip install rpy2

%load_ext rpy2.ipython%R require(ggplot2)array([1], dtype=int32)import pandas as pddf = pd.DataFrame({        'Letter': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],        'X': [4, 3, 5, 2, 1, 7, 7, 5, 9],        'Y': [0, 4, 3, 6, 7, 10, 11, 9, 13],        'Z': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]    })%%R -i dfggplot(data = df) + geom_point(aes(x = X, y= Y, color = Letter, size = Z))

22.用其他語言來寫函數(shù)

有時(shí)numpy的速度不夠快，我需要寫一些快速的代碼。
原則上，可以在動(dòng)態(tài)庫中編譯函數(shù)并編寫python包裝器…
但是把這個(gè)無聊的部分做完會(huì)更好，對(duì)吧?
您可以用cython或fortran編寫函數(shù)，并直接從python代碼中使用這些函數(shù)。
首先你需要安裝cython：

!pip install cython fortran-magic%load_ext Cython%%cythondef myltiply_by_2(float x):    return 2.0 * xmyltiply_by_2(23.)

就個(gè)人而言我建議使用fortran：

%load_ext fortranmagic%%fortransubroutine compute_fortran(x, y, z)    real, intent(in) :: x(:), y(:)    real, intent(out) :: z(size(x, 1))
    z = sin(x + y)
end subroutine compute_fortrancompute_fortran([1, 2, 3], [4, 5, 6])

23.多行編輯模式

你可以在Jupyter中使用多行編輯模式，只需要按住Alt鍵。

24.在Jupyter上安裝插件

Jupyter-contrib extensions是一個(gè)插件庫，包含了很多實(shí)用的插件，包括jupyter spell-checker和code-formatter。
使用以下命令安裝Jupyter-contrib extensions

!pip install https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/tarball/master!pip install jupyter_nbextensions_configurator!jupyter contrib nbextension install --user!jupyter nbextensions_configurator enable --user

安裝成功后Jupyter-contrib extensions會(huì)以菜單欄的方式顯示在界面上。

25.從notebook中創(chuàng)建PPT

安裝RISE工具就可以從已有的notebook中創(chuàng)建powerpoint風(fēng)格的演示了。
conda install -c damianavila82 rise或pip install RISE安裝RISE。

# 激活RISEjupyter-nbextension install rise --py --sys-prefixjupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix

26.Jupyter輸出系統(tǒng)

使用IPython.display這個(gè)庫可以將多媒體文件排列輸出。

27.大數(shù)據(jù)分析

推薦使用ipyparallel，pyspark工具以及%%sql魔法命令進(jìn)行大數(shù)據(jù)查詢，處理。

28.分享notebooks

通常分享*.ipynb文件是最簡單的方式。但是如果你要給不用Jupyter的人分享有以下幾種選擇：

• 使用File - Download as - HTMLl菜單選項(xiàng)將筆記本轉(zhuǎn)換為html文件

• 在github或者gist.github.com上分享notebooks

• 使用jupyterhub搭建你自己的分享系統(tǒng)

• 在dropbox上存儲(chǔ)你的notebook并且將鏈接掛到https://nbviewer.jupyter.org上

• 使用File - Download as - PDF保存notebook為PDF

  
  

最后希望大家看完這篇“安利”后可以愉快地使用Jupyter Notebook~

參考資料

• [28 Jupyter Notebook Tips, Tricks, and Shortcuts]

  (https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts)

  
  

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