初学者需要IPython 与 Jupyter Notebook 吗?

ipython 是 jupyter notebook的前身并拥有ipython的全部功能

       

jupyter拥有 cell, markdown 整合的功能, 能同时运行代码, 而且是多组的. 同时也可以插入markdown这种多功能注释 包括图片(但支持很差).

写教程,写博客非常一流. 而且还可以上传到jupyterhub…据说要自己搭建

       

对于初学者来说, jupyter毕竟是一个web应用, 存储文件有不稳定的地方. 建议还是使用pycharm这类的软件编写代码. 如果是用于写博客, sublime可以安装插件copy as html jupyter对于copy的优化不够. 特别是离线图片保存起来是不可以显示的.

jupyter详细教程 http://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51031113

Python·Jupyter Notebook各种使用方法记录·持续更新

标签（空格分隔）： Python

Jupyter notebook )前身为IPython Notebook，学习时，可以找两者的教程

一、 Jupyter NoteBook的安装

1.1 新版本Anaconda自带Jupyter

1.2 老版本Anacodna需自己安装Jupyter

Jupyter Notebook安装的官方网站

  1. In [1]: from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
  2. InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
  3. In [2]: from pydataset import data
  4. quakes = data('quakes')
  5. quakes.head()
  6. quakes.tail()
  7. Out[2]:
  8. lat long depth mag stations
  9. 1 -20.42 181.62 562 4.8 41
  10. 2 -20.62 181.03 650 4.2 15
  11. 3 -26.00 184.10 42 5.4 43
  12. 4 -17.97 181.66 626 4.1 19
  13. 5 -20.42 181.96 649 4.0 11
  14. Out[2]:
  15. lat long depth mag stations
  16. 996 -25.93 179.54 470 4.4 22
  17. 997 -12.28 167.06 248 4.7 35
  18. 998 -20.13 184.20 244 4.5 34
  19. 999 -17.40 187.80 40 4.5 14
  20. 1000 -21.59 170.56 165 6.0 119

如果你想在各种情形下（Notebook和Console）Jupyter都同样处理，用下面的几行简单的命令创建文件~/.ipython/profile_default/ipython_config.py即可实现：

  1. c = get_config()
  2. # Run all nodes interactively
  3. c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

3、轻松链接到文档

在Help 菜单下，你可以找到常见库的在线文档链接，包括Numpy，Pandas，Scipy和Matplotlib等。 
另外，在库、方法或变量的前面打上?，即可打开相关语法的帮助文档。

  1. In [3]: ?str.replace()

Docstring:

S.replace(old, new[, count]) -> str

     

Return a copy of S with all occurrences of substring

old replaced by new. If the optional argument count is

given, only the first count occurrences are replaced.

Type: method_descriptor

4、 在notebook里作图

在notebook里作图，有多个选择： 
- matplotlib （事实标准），可通过%matplotlib inline 激活，详细链接 
- %matplotlib notebook 提供交互性操作，但可能会有点慢，因为响应是在服务器端完成的。 
- mpld3 提供matplotlib代码的替代性呈现（通过d3），虽然不完整，但很好。 
- bokeh 生成可交互图像的更好选择。 
- plot.ly 可以生成非常好的图，可惜是付费服务。


 

5、 Jupyter Magic命令

上文提到的%matplotlib inline 是Jupyter Magic命令之一。 
推荐阅读Jupyter magic命令的相关文档，它一定会对你很有帮助。下面是我最爱的几个：

6、 Jupyter Magic-%env：设置环境变量

不必重启jupyter服务器进程，也可以管理notebook的环境变量。有的库（比如theano）使用环境变量来控制其行为，%env是最方便的途径。

In [55]: # Running %env without any arguments

# lists all environment variables

     

# The line below sets the environment

# variable OMP_NUM_THREADS

%env OMP_NUM_THREADS=4

env: OMP_NUM_THREADS=4

7、Jupyter Magic - %run: 运行python代码

%run 可以运行.py格式的python代码——这是众所周知的。不那么为人知晓的事实是它也可以运行其它的jupyter notebook文件，这一点很有用。 
注意：使用%run 与导入一个python模块是不同的。

In [56]: # this will execute and show the output from

# all code cells of the specified notebook

%run ./two-histograms.ipynb


 

8、Jupyter Magic -%load：从外部脚本中插入代码

该操作用外部脚本替换当前cell。可以使用你的电脑中的一个文件作为来源，也可以使用URL。

In [ ]: # Before Running

%load ./hello_world.py

In [61]: # After Running

# %load ./hello_world.py

if __name__ == "__main__":

print("Hello World!")

Hello World!

9、Jupyter Magic - %store: 在notebook文件之间传递变量

%store 命令可以在两个notebook文件之间传递变量。

In [62]: 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，在一个新的notebook文档里……

In [1]: %store -r data

print(data)

this is the string I want to pass to different notebook

10、Jupyter Magic - %who: 列出所有的全局变量

不加任何参数， %who 命令可以列出所有的全局变量。加上参数 str 将只列出字符串型的全局变量。

In [1]: one = "for the money"

two = "for the show"

three = "to get ready now go cat go"

%who str

one three two

11、Jupyter Magic – 计时

有两种用于计时的jupyter magic命令： %%time 和 %timeit.当你有一些很耗时的代码，想要查清楚问题出在哪时，这两个命令非常给力。 
仔细体会下我的描述哦。 
%%time 会告诉你cell内代码的单次运行时间信息。

In [4]: %%time

import time

for _ in range(1000):

time.sleep(0.01)# sleep for 0.01 seconds

CPU times: user 21.5 ms, sys: 14.8 ms, total: 36.3 ms

Wall time: 11.6 s

%%timeit 使用了Python的 timeit 模块，该模块运行某语句100，000次（默认值），然后提供最快的3次的平均值作为结果。

In [3]: import numpy

%timeit numpy.random.normal(size=100)

The slowest run took 7.29 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.

100000 loops, best of 3: 5.5 µs per loop

12、Jupyter Magic - %%writefile and %pycat:导出cell内容/显示外部脚本的内容

使用%%writefile magic可以保存cell的内容到外部文件。 而%pycat功能相反，把外部文件语法高亮显示（以弹出窗方式）。

In [7]: %%writefile pythoncode.py

     

import numpy

def append_if_not_exists(arr, x):

if x not in arr:

arr.append(x)

     

def some_useless_slow_function():

arr = list()

for i in range(10000):

x = numpy.random.randint(0, 10000)

append_if_not_exists(arr, x)

Writing pythoncode.py

In [8]: %pycat pythoncode.py

import numpy

def append_if_not_exists(arr, x):

if x not in arr:

arr.append(x)

     

def some_useless_slow_function():

arr = list()

for i in range(10000):

x = numpy.random.randint(0, 10000)

append_if_not_exists(arr, x)

13、Jupyter Magic - %prun: 告诉你程序中每个函数消耗的时间

使用%prun+函数声明会给你一个按顺序排列的表格，显示每个内部函数的耗时情况，每次调用函数的耗时情况，以及累计耗时。

In [47]: %prun some_useless_slow_function()

26324 function calls in 0.556 seconds

     

Ordered by: internal time

     

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

10000 0.527 0.000 0.528 0.000 <ipython-input-46-b52343f1a2d5>:2(append_if_not_exists)

10000 0.022 0.000 0.022 0.000 {method 'randint' of 'mtrand.RandomState' objects}

1 0.006 0.006 0.556 0.556 <ipython-input-46-b52343f1a2d5>:6(some_useless_slow_function)

6320 0.001 0.000 0.001 0.000 {method 'append' of 'list' objects}

1 0.000 0.000 0.556 0.556 <string>:1(<module>)

1 0.000 0.000 0.556 0.556 {built-in method exec}

1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

14、Jupyter Magic –用%pdb调试程序

Jupyter 有自己的调试界面The Python Debugger (pdb)，使得进入函数内部检查错误成为可能。 
Pdb中可使用的命令见链接

In [ ]: %pdb

     

def pick_and_take():

picked = numpy.random.randint(0, 1000)

raise NotImplementedError()

     

pick_and_take()

Automatic pdb calling has been turned ON

---------------------------------------------------------------------------

NotImplementedError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-24-0f6b26649b2e> in <module>()

5 raise NotImplementedError()

6

----> 7 pick_and_take()

     

<ipython-input-24-0f6b26649b2e> in pick_and_take()

3 def pick_and_take():

4 picked = numpy.random.randint(0, 1000)

----> 5 raise NotImplementedError()

6

7 pick_and_take()

     

NotImplementedError:

> <ipython-input-24-0f6b26649b2e>(5)pick_and_take()

3 def pick_and_take():

4 picked = numpy.random.randint(0, 1000)

----> 5 raise NotImplementedError()

6

7 pick_and_take()

     

ipdb>

15、末句函数不输出

有时候不让末句的函数输出结果比较方便，比如在作图的时候，此时，只需在该函数末尾加上一个分号即可。

In [4]: %matplotlib inline

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy

x = numpy.linspace(0, 1, 1000)**1.5

In [5]: # Here you get the output of the function

plt.hist(x)

Out[5]:

(array([ 216., 126., 106., 95., 87., 81., 77., 73., 71., 68.]),

array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ]),

<a list of 10 Patch objects>)

In [6]: # By adding a semicolon at the end, the output is suppressed.

plt.hist(x);

16、运行Shell命令

在notebook内部运行shell命令很简单，这样你就可以看到你的工作文件夹里有哪些数据集。

In [7]: !ls *.csv

nba_2016.csv titanic.csv

pixar_movies.csv whitehouse_employees.csv

17、用LaTex 写公式

当你在一个Markdown单元格里写LaTex时，它将用MathJax呈现公式：如 
$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) , P(A)}{P(B)} $$

会变成 

18、在notebook内用不同的内核运行代码

如果你想要，其实可以把不同内核的代码结合到一个notebook里运行。 
只需在每个单元格的起始，用Jupyter magics调用kernal的名称：

  • %%bash
  • %%HTML
  • %%python2
  • %%python3
  • %%ruby
  • %%perl
  • In [6]: %%bash
  • for i in {1..5}
  • do
  • echo "i is $i"
  • done

i is 1

i is 2

i is 3

i is 4

i is 5

19、给Jupyter安装其他的内核

Jupyter的优良性能之一是可以运行不同语言的内核。下面以运行R内核为例说明：

简单的方法：通过Anaconda安装R内核

conda install -c r r-essentials

稍微麻烦的方法：手动安装R内核

如果你不是用Anaconda，过程会有点复杂，首先，你需要从CRAN安装R。 
之后，启动R控制台，运行下面的语句：

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))

devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

IRkernel::installspec() # to register the kernel in the current R installation

20、在同一个notebook里运行R和Python

要这么做，最好的方法事安装rpy2（需要一个可以工作的R），用pip操作很简单： 
pip install rpy2 
然后，就可以同时使用两种语言了，甚至变量也可以在二者之间公用：

In [1]: %load_ext rpy2.ipython

In [2]: %R require(ggplot2)

Out[2]: array([1], dtype=int32)

In [3]: import pandas as pd

df = 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]

})

In [4]: %%R -i df

ggplot(data = df) + geom_point(aes(x = X, y= Y, color = Letter, size = Z))


 

21、用其他语言写函数

有时候numpy的速度有点慢，我想写一些更快的代码。 
原则上，你可以在动态库里编译函数，用python来封装… 
但是如果这个无聊的过程不用自己干，岂不更好？ 
你可以在cython或fortran里写函数，然后在python代码里直接调用。 
首先，你要先安装：

!pip install cython fortran-magic

     

     

In [ ]: %load_ext Cython

In [ ]: %%cython

def myltiply_by_2(float x):

return 2.0 * x

In [ ]: myltiply_by_2(23.)

我个人比较喜欢用Fortran，它在写数值计算函数时十分方便。更多的细节在这里。

In [ ]: %load_ext fortranmagic

In [ ]: %%fortran

subroutine compute_fortran(x, y, z)

real, intent(in) :: x(:), y(:)

real, intent(out) :: z(size(x, 1))

     

z = sin(x + y)

     

end subroutine compute_fortran

In [ ]: compute_fortran([1, 2, 3], [4, 5, 6])

还有一些别的跳转系统可以加速python 代码。更多的例子见链接：

22、支持多指针

Jupyter支持多个指针同步编辑，类似Sublime Text编辑器。按下Alt键并拖拽鼠标即可实现。


 

23、Jupyter外接拓展

Jupyter-contrib extensions是一些给予Jupyter更多更能的延伸程序，包括jupyter spell-checker和code-formatter之类. 
下面的命令安装这些延伸程序，同时也安装一个菜单形式的配置器，可以从Jupyter的主屏幕浏览和激活延伸程序。

!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


24、从Jupyter notebook创建演示稿

Damian Avila的RISE允许你从已有的notebook创建一个powerpoint形式的演示稿。 
你可以用conda来安装RISE：

conda install -c damianavila82 rise

或者用pip安装：

pip install RISE

然后运行下面的代码来安装和激活延伸程序：

jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix

jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix

25、Jupyter输出系统

Notebook本身以HTML的形式显示，单元格输出也可以是HTML形式的，所以你可以输出任何东西：视频/音频/图像。 
这个例子是浏览我所有的图片，并显示前五张图的缩略图。

In [12]: import os

from IPython.display import display, Image

names = [f for f in os.listdir('../images/ml_demonstrations/') if f.endswith('.png')]

for name in names[:5]:

display(Image('../images/ml_demonstrations/' + name, width=100))


 
 
 
 
 

我们也可以用bash命令创建一个相同的列表，因为magics和bash运行函数后返回的是python 变量：

In [10]: names = !ls ../images/ml_demonstrations/*.png

names[:5]

Out[10]: ['../images/ml_demonstrations/colah_embeddings.png',

'../images/ml_demonstrations/convnetjs.png',

'../images/ml_demonstrations/decision_tree.png',

'../images/ml_demonstrations/decision_tree_in_course.png',

'../images/ml_demonstrations/dream_mnist.png']

26、大数据分析

很多方案可以解决查询/处理大数据的问题：

  •    

    ipyparallel（之前叫 ipython cluster） 是一个在python中进行简单的map-reduce运算的良好选择。我们在rep中使用它来并行训练很多机器学习模型。

27、分享notebook

分享notebook最方便的方法是使用notebook文件（.ipynb），但是对那些不使用notebook的人，你还有这些选择：

posted on 2017-06-20 23:39  比尔足球数据分析  阅读(16602)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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