安装annaconda 与jupyter notebook annaconda在已经自带了jupyter notebook.jupyter lab.ipython 等一系列工具,不需要再单独安装这些工具,方便快捷. 下载安装脚本 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 运行安装向导 这一步一直点yes 和下一步即可,到最后询问你是否安装vscode ,服务

linux服务器安装anaconda: 1.1 下载安装脚本: wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 1.2 运行安装向导: bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 1.3 确认是否安装成功: conda --version linux服务器配置juypter,然后远程使用jupyter: 1. 进入环境ipython, 在ipython环境下输入: from

安装和配置Jupyter Notebook 安装jupyter notebook conda conda install -c conda-forge notebook pip pip install notebook 安装好之后,运行: jupyter notebook 看是否能成功运行 配置Jupyter notebook 首先生成配置文件:sudo jupyter notebook --generate-config 然后修改位于~/.jupyter/jupyter_notebook_co

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在使用Python进行数据分析时,很多时候都在解决环境搭建的问题,不同版本.依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题,本文就将基于笔者自己摸索出的经验,以geopandas环境的搭建为例,教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建.管理与拓展. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 QGIS随着近些年的发展,得益于其开源免费的特点,功能不断被世界各地的贡献者们开发完善,运算速度也非常出色,使得越来越多的Giser们从臃肿缓慢的Arcgis等传统平台转向QGIS. 图1 最重要的是,QGIS面向Python的接口PyQgis不仅可以用来开发QGIS插件,还可以配合Conda完美地避开路径配置的过程,直接与Conda虚拟环

折腾了半天,为了能够方便学习TensorFlow,搞了远程的jupyter,方便在本地使用它,今天填了不少坑. 装完后截图: 下面是一些步骤: 检查 Python 环境 CentOS 7.2 中默认集成了 Python 2.7,可以通过下面命令检查 Python 版本: python --version 安装 pip pip 是一个 Python 包管理工具,我们使用 yum 命令来安装该工具: yum -y install python-pip 使用下面命令升级 pip 到最新版本: pip

h1 { counter-reset: h2counter; } h2 { counter-reset: h3counter; } h3 { counter-reset: h4counter; } h4 { counter-reset: h5counter; } h5 { counter-reset: h6counter; } h6 { } h2:before { counter-increment: h2counter; content: counter(h2counter) ".\0000a

jupyter 安装就不用赘述了,本示例以 Putty 为例,展示如何从本地 windows 系统调用远程的 jupyter notebook 并且在本地 Chrome 中打开的方法 1. 首先,ssh 登陆,假设远程服务器开放的端口为 1234,用户名为 teddy,主机名 x.aliyun.com 运行 ipython,然和执行如图的代码,输入密码: 会产生一个 Hash 值,复制下来待用 2. 在 Server 上生成 jupyter notebook 的配置文件 jupyter note

1,机器情况:服务器 centos python环境已经配置好了,在虚拟环境下安装了anaconda 并且在里面安装了jupyter notebook 2,主机是 windows     ipython notebook是一个基于浏览器的python数据分析工具,使用起来非常方便,具有极强的交互方式和富文本的展示效果.jupyter是它的升级版,它的安装也非常方便,一般Anaconda安装包中会自带.安装好以后直接输入jupyter notebook便可以在浏览器中使用.但是它默认只能在本地访问

Jupyter Notebook Jupyter Notebook 以前被称为IPython notebook.Jupyter Notebook是一款能集各种分析包括代码.图片.注释.公式及自己画的图一体的灵活工具. Jupyter 具有可扩展性.它支持多种语言,能容易的部署到自己的计算机或远程服务器上.用户只要通过ssh或http就能访问远程的Jupyter.更赞的是Jupyter完全免费. Jupyter接口 1 快捷键 正如大神所知,使用快捷键能省很多时间.在菜单Help→Keyboard

有关于使用Atom进行Python开发的网上资料比较少,最近发现使用Atom结合Hydrogen插件进行Python开发,尤其是数据挖掘相关的工作,整体体验要好于Vscode,Vscode虽然说也有连接Jupyter的工具,但是交互式的开发Hydrogen体验更好. 这里放了个动图来展示一下Hydrogen的强大 插件安装 Python Hydrogen atom-ide-ui ide-python 这里要注意,本地的pip需要 安装 python-language-server[all],在i

0.前言 最近正在重温Python基础知识,为了方便练习敲代码,于是选择安装jupyter notebook作为代码编辑器. Project Jupyter exists to develop open-source software, open-standards, and services for interactive computing across dozens of programming languages. 官网上显示,jupyter notebook支持40多种语言,如Pyth

1:安装 2:示例代码 #%% import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np x , , ) plt.plot(x, np.sin(x)) plt.show() #%%是划分每个块的标志,不加的话jupyter无法识别单元格 然后 最后一个单元格执行代码是放到浏览器中 3:连接远程的jupyter kernel on server/docker

`python notebook`是一个基于浏览器的python数据分析工具,使用起来非常方便,具有极强的交互方式和富文本的展示效果.jupyter是它的升级版,它的安装也非常方便,一般`Anaconda`安装包中会自带.安装好以后直接输入`jupyter notebook`便可以在浏览器中使用.但是它默认只能在本地访问,如果想把它安装在服务器上,然后在本地远程访问,则需要进行如下配置. 1. 生成配置文件 $jupyter notebook --generate-config 2. 生成密码

小书匠kindle 目录: 1.Jupyter 介绍 2.Jupyter安装 3.notedown插件安装 4.扩展包安装 5.运行Jupyter 6.在远端服务器上运行jupyter 1.Jupyter 介绍 Jupyter Notebook是一款开放源代码的Web应用程序,允许您创建和共享包含实时代码,方程式,可视化和叙述文本的文档.用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,数据可视化,机器学习等等. 翻译自Jupyter官网 2.Jupyter安装 2.1检查你的python版本 一般

VS Code Python 全新发布!Jupyter Notebook 原生支持终于来了! 北京时间 2019 年 10 月 9 日,微软发布了全新的 VS Code Python 插件,带来了众多更新!其中,最大的更新就要属万众期待的 Jupyter Notebook 原生支持了! 我们来看看这次 Jupyter Notebook 的原生支持带来了哪些好用的功能吧! 创建 Jupyter Notebook 当安装好 Python 插件最新版后,使用快捷键 Ctrl+Shift+P 调出 Co

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

新建虚拟机->安装CentOS7->新建虚拟交换机:内部网络->CentOS7设置->网络适配器:虚拟交换机:新建虚拟交换机->进入CentOS # cd /etc/sysconfig/network-scripts/ # ls -a # vi ifcfg-eth0 #(有些系统不是eth0,前面ifcfg-的固定的) 添加或修改,最简配置如下 TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static DEVICE=ens0 ONBOOT=yes IPADDR=192.1

主要搞明白NumPy“为什么快”. 学习资源 Panda 中文 易百教程 远程登录Jupyter笔记本 效率进化 四步效率优化 NumPy 底层进行了不错的优化. %timeit 对于任意语句,它会自动多次执行以产生一个非常精确的平均执行时间. In [11]: loops = 25000000 from math import * a = range(1, loops) def f(x): return 3 * log(x) + cos(x) ** 2 %timeit r = [f(x) fo

使用python的图形库. 环境:conda+jupyter notebook 代码如下: import numpy as np from PIL import Image from numba import jit MAXITERS = 200 RADIUS = 100 @jit def color(z, i): v = np.log2(i+1-np.log2(np.log2(abs(z))))/5 if v < 1.0: return v**4, v**2.5, v else: v = ma