[Analyse de données - Introduction de base à NumPy②] Installation et utilisation du notebook Jupyter

avant-propos

Bonjour à tous, je suis Xiangyang Huahuahua. Ce numéro vous présente l'installation et l'utilisation de Jupyter Notebook. La colonne
[Python Data Analysis] de l'auteur est en cours de mise à jour. Si cet article vous est utile, veuillez aimer + commenter + ajouter aux favoris !

Partage quotidien de la phrase d'or : Peu importe que vous soyez lent ou petit, tant que vous avancez. 』—— Anonyme "Netase Cloud Music Review" .

Sans plus tarder, entrons dans le texte.

1. Installation et utilisation de Jupyter Notebook

Dans l'article précédent, nous avons installé Anaconda, dans ce numéro, nous allons apprendre à utiliser Jupyter Notebook.

1.1 Trois façons d'ouvrir Jupyter Notebook

Il existe trois façons d'ouvrir Jupyter Notebook... Il convient de noter qu'aucune de ces trois méthodes ne peut fermer la fenêtre d'invite de commande ou la fenêtre Power Shell. S'il est fermé, le service Jupyter Notebook sera arrêté.

1. Cliquez sur Invite Anaconda pour ouvrir

Sélectionnez Anaconda dans le menu Démarrer, puis cliquez sur Invite Anaconda.

Entrez ensuite dans la ligne de commande jupyter notebookpour ouvrir Jupyter Notebook. À ce stade, Jupyter Notebook ouvre le répertoire utilisateur du lecteur C.

La page Web de Jupyter Notebook, qui est notre future page d'exploitation, est la suivante.

Si vous ne voulez pas l'utiliser sous le lecteur C, vous pouvez d'abord changer la lettre du lecteur, puis entrer jupyter notebook.

Tout d'abord, nous appuyons sur pour ctrl + cmettre fin au processus Jupyter Notebook. Si cela ne fonctionne pas une fois, appuyez dessus plusieurs fois pour fermer le processus directement, ou vous pouvez ( Xforker) la page Web pour la fermer. Il n'y a aucune différence.

Ensuite, nous changeons la lettre de lecteur et ouvrons Jupyter Notebook.

Ouvert avec succès.

2. Cliquez pour ouvrir le bloc-notes Jupyter

Nous cliquons sur le répertoire Anaconda dans le menu Démarrer, puis cliquons directement sur Jupyter Notebook.

Cette façon d'ouvrir ouvre le répertoire utilisateur sous le lecteur C, qui est également le répertoire de travail de Jupyter Notebook.Je pense que c'est 这可能不是很符合一部分人的操作习惯le lecteur C après tout.

3. Utilisez Powershell pour ouvrir

L'ouverture avec Powershell est un moyen plus pratique, qui nous permet d'ouvrir rapidement Jupyter Notebook dans n'importe quel répertoire.

Supposons que je vais ouvrir Jupyter Notebook dans le répertoire suivant.

Appuyez sur Maj + bouton droit de la souris et sélectionnez Ouvrir la fenêtre Power Shell ici.

Ensuite, nous entrons jupyter notebookpour ouvrir Jupyter Notebook dans ce répertoire.

1.2 Deux modes de saisie au clavier de Jupyter Notebook

Jupyter Notebook dispose de deux modes de saisie au clavier... et les touches de raccourci sont insensibles à la casse.

1. Mode d'édition

Lorsque la cellule du cadre est verte, elle est en mode édition. En mode édition, on retient principalement les touches de raccourci pour la complétion de code, les astuces de code et les unités d'exécution.

touche de raccourci	effet
Languette	complétion de code ou indentation
Maj + Tabulation	Afficher les paramètres de la fonction, le curseur doit être entre parenthèses
Maj + Entrée	Exécutez cette unité, sélectionnez l'unité suivante
Ctrl + Entrée	exécuter cette unité
Alt + Entrée	Exécutez cette cellule et insérez une cellule ci-dessous
Esc, cliquez sur ln [ ] devant la zone de saisie	quitter le mode d'édition

2. Mode de commande

Lorsque la zone de saisie est bleue, elle est en mode commande. Nous nous souvenons principalement des ajouts et suppressions de cellules et des transitions d'état cellulaire.

touche de raccourci	effet
y	La cellule passe en mode code
m	La cellule entre dans le format Markdown
UN	Insérer une nouvelle cellule ci-dessus
B	insérer une nouvelle cellule ci-dessous
JJ	supprimer les cellules sélectionnées
entrer	passer en mode édition

De plus, il existe trois touches de raccourci pour exécuter le mode code, qui sont les mêmes que celles du mode édition, et ne seront pas répertoriées ici.

Deux, commande magique Jupyter Notebook

Il existe de nombreuses commandes magiques dans Jupyter Notebook...

2.1 Afficher la documentation d'aide

usage	effet
?	Afficher les descriptions des variables, des fonctions, etc.
??	Voir une description plus détaillée

Voir l'exemple de code ci-dessous :

len?

Définissez une fonction ci-dessous :

def get_one():
    """
    return the number 1
    """
    return 1

Si c'est un point d'interrogation :

get_one?

Alors :

si c'est deux points d'interrogation :

get_one??

Donc:

On peut voir que la description donnée par les deux points d'interrogation est plus détaillée, après tout, il y a un point d'interrogation de plus.

2.2 Commandes magiques

Les commandes magiques commencent essentiellement par % et sont utilisées pour implémenter...

ordre magique	effet
%courir	Après l'exécution, importez le fichier personnalisé. Après l'exécution, les fonctions, classes, etc. du fichier peuvent être utilisées directement
% fois	Temps d'exécution statistique, généralement chronophage
%temps	Temps d'exécution statistique, prend généralement beaucoup de temps
%OMS	Afficher tous les noms de variables et de fonctions pour la session en cours
%qui	Afficher le type et la valeur de la variable
%who_ls	Afficher les noms de variables et de fonctions sous forme de liste
installation de pip	pour l'installation de packages
lsmagique	Voir toutes les commandes magiques
?	Afficher la documentation d'aide pour les commandes magiques

Il existe un fichier nommé test.py, qui contient le contenu suivant :

def display():
   """
   show the number
   """
   print('hello')
def add(x,y):
    return x+y
display()

Ce qui suit illustre l'utilisation des commandes magiques, car le code est relativement court, il s'affiche donc directement sous forme d'images.

épilogue

C'est la fin du contenu partagé avec vous dans ce numéro ! J'espère que vous pourrez gagner quelque chose après avoir lu le texte intégral.Si vous avez des questions dans l'article, veuillez ajouter mes WXquestions-réponses personnelles en ligne à la fin de l'article, et je ferai de mon mieux pour vous aider.

Articles précédents et guides associés

[Analyse de données - Introduction de base à NumPy①]	Installation et utilisation d'Anaconda