8个好用到爆炸的Jupyter Notebook小技巧！

目前 VScode、Pycharm、Spyder 都是非常好的Python编辑器。基于IPython实现的Jupyter notebook 具有交互式操作，能给数据分析、建模过程检验中间结果和可视化带来了极大的方便，目前仍然有大量用户一直在用，其地位无法取代。

在之前一篇文章《我知道你听过Jupyter Notebook，试问一下，你真的会用它吗》中详细地介绍了八种提效的Jupyter Notebook插件。

在本篇文章中，我再分享八种 Jupyter notebook 小技巧，来帮助你快速的成为一个 Jupyter notebook 熟练老鸟。

1、IPython Magic

IPython 的魔术命令只需要一行代码，就可以让你的图形输出在 Retina 屏幕（例如MacBook）上获得双倍的精度。「注意：下面这个例子在非 Retina 的屏幕上不会生效」
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2、抑制函数

有时候在最后一行抑制函数的输出是很方便的，例如在绘图时。要实现整个目标，你只需要在最后添加一个分号就可以。

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3、漂亮的展示变量

关于漂亮的第一点是众所周知的。当完成一个 Jupyter cell 时，如果是一个变量名或者是一个没有将输出赋值的语句，Jupyter 在没有 print 语句的情况下依然会展示该变量。这一点在处理 Pandas 的 DataFrames 时尤其有用，对应的输出会被整齐的展示为一个表格。

比较鲜为人知的是，你可以调整 ast_note_interactivity 内核选项，来使得 Jupyter 可以在自己的每行变量或语句上执行此操作，所以你可以一次性看到多个语句的变量值。
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4、方便的链接文档

在内置的 Help 菜单中，你可以发现一些常见库在线文档的便捷链接，包括 NumPy，Pandas，SciPy 和 Matplotlib。不要忘记在一个库，方法或者变量前面附加 ?，你就可以访问文档来获取相应语法的快速参考。
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5、为 Jupyter 安装其它内核

Jupyter 有一个非常好的特性就是可以为不同语言运行内核。举个例子，下面就是如何去安装和运行 R 内核。

简单选项：使用 Anaconda 安装 R

如果你是使用 Anaconda 来管理你的环境，那么安装 R 就是很简单的事情。只需要运行下面的代码就可以：

conda install -c r r-essentials

复杂选项：手动安装 R 内核

如果你没有使用 Anaconda，这个过程会略微复杂一点。首先，如果你没有安装 R 的话先从 CRAN 中安装 R。

完成上面的安装后，启动 R 控制台并运行下面的命令：

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec() # to register the kernel in the current R installation

6、IPython Magic - %env：设置环境变量

你可以在你的 notebook 中管理环境变量，而无需重启 jupyter 服务进程。一些库（例如 theano）使用环境变量来控制性能，%env 是最方便的方法。不带任何参数运行 %env 会列出所有环境变量，下面的语句设置环境变量。

%env OMP_NUM_THREADS=4

7、IPython Magic - %who：展示全部变量

不带任何参数的 %who 命令会展示所有全局作用域中的变量。传入一个参数例如 str 将会只列出对应的类型。

one = "for the money"
two = "for the show"
three = "to get ready now go cat go"
%who str
one three two

8、IPython Magic - %store：在不同 notebook 中传递变量

%store 命令可以让你在两个不同的 notebook 中传递变量。

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，在另外一个 notebook 中…

%store -r data
print(data)
this is the string I want to pass to different notebook

8个好用到爆炸的Jupyter Notebook小技巧！

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