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在数据科学领域,Jupyter Notebook是一种非常流行的工具。本文旨在分享一些很酷的技巧,帮助您在使用Jupyter Notebook时更加高效,包括了解如何从Jupyter执行终端命令,如何通过隐藏输出来加速运行,为Notebook添加拓展等。
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1:使用快捷键
了解快捷键可以节省很多时间。下图用黄色突出显示了我常用的组合。如果您忘记了快捷方式,可以进入命令模式并按H键查看完整列表。Jupyter Notebook还允许您根据需要创建自己的快捷键。单击“编辑快捷方式”按钮以设计您自己的热键。
2:显示多个输出结果
Jupyter Notebook每次只能显示一个输出,如下所示。在示例中,仅显示最后一个变量的输出。
您可以添加以下代码以显示单元格中的所有输出。
3:在Notebook中显示图片
如果要插入图片,必须首先将单元格类型从“code”更改为“Markdown”。您可以在页面顶部的下拉框中执行此操作,或者转到“命令模式”并按M。一旦单元格为Markdown,只需将图片拖放到单元格中即可。将图像放入单元格后,将出现一些代码。运行单元格(Shift + Enter)以查看图像。
4:在Notebook中运行终端命令
不必离开Jupyter笔记本来执行Shell命令,而是可以在命令开头使用感叹号(!)。例如,您可以安装软件包。
!pip install matplotlib
5:使用内置的魔术命令
魔术命令(magic commands)是有助于提高生产率的特殊命令。您可能最熟悉下面的魔术命令,该命令让Notebook渲染Python Matplotlib创建的图表。
%matplotlib inline
一些常用的魔术命令:
%pwd #打印当前工作目录
%cd #更改工作目录
%ls #显示当前目录中的内容
%load [在此处插入Python文件名] #将代码加载到Jupyter Notebook
%store [在此处插入变量] #这使您可以传递Jupyter Notebooks之间的变量
%who #使用它列出所有变量
查看魔术命令的完整列表:
%lsmagic
6. 记录单元格执行时间
使用魔术命令'%%time'测量单元格执行的时间。
7. 使用多光标加速工作
假设您有多行代码,如下所示,并且您想要删除代码每一行中的所有数字。您可以一次完成所有操作,而不必逐行删除每个数字!
按住Alt键并选择整个单元格内容。按下向左箭头,您将看到现在有多个光标(下面的代码片段中的黑线),每行一个。然后,您可以从此处按delete键删除所有数字。如果要将光标移到末尾,请使用向右箭头键。
8. 提示代码运行完毕
如果代码需要运行较长一段时间,可以添加代码让Python告诉您何时完成运行。
Windows用户:代码完成后会发出警报声音。
Mac用户
9. 安装拓展(extensions)
Jupyter Notebook的扩展程序是非常灵巧的工具,可为您提供更多功能。以下是您可以启用的可配置扩展的列表。对我来说常用的拓展有:折叠标题,代码折叠,便签本和拼写检查器。
10. 显示函数文档
如果您忘记了特定方法/函数的参数,使用Shift + Tab获取方法的文档。单击右上角的+箭头以展开文档。
11. 增加pandas显示的行数和列数
Python pandas显示的行和列数有限,但是您可以根据自己的喜好调整限制。在这里,我将行和列的最大输出设置为500。
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
12. 在输出单元格中使用Markdown
为了突出输出单元格的重要内容,可以添加粗体和颜色。我还没有尝试过,但是我觉得Stas Bekman提供了一个非常酷的技巧。请参见下面的代码段。
13. 隐藏输出加速Notebook运行
Jupyter Notebook有时候运行缓慢,这可能是因为要渲染很多图形。将鼠标悬停在图表左侧的区域(请参见下面的红色矩形),然后双击该区域以隐藏输出。这将极大地提高Notebook运行的效率。
14. 隐藏烦人的Matplotlib文本
使用Python Matplotlib创建图表时,可能会在图表的正上方(下面突出显示的黄色)看到此文本“”。
我个人觉得很烦,可以在代码末尾添加分号隐藏文本。
15. 整理文档的结构
使用Markdown单元格,可以详细记录您的工作。使用“#”符号创建字体层次结构来组织文档的结构,如下所示。
执行了上面的单元格,获得以下输出。
当创建不同的标题并将其与技巧9提到的可折叠标题扩展相结合,则可以在长文档中实现快速导航。
本文来自于Medium,原文作者:Julia Kho,原文标题:15 Tips and Tricks to Use Jupyter Notebook More Efficiently数据黑客 - 专注金融大数据的内容聚合和数据聚合平台finquanthub.com
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