转载自https://www.cnblogs.com/hello-alan/p/11376325.htmlJupyter Notebook 有两种键盘输入模式.编辑模式,允许你往单元中键入代码或文本:这时的单元框线是绿色的.命令模式,键盘输入运行程序命令:这时的单元框线是灰色. 命令模式 (按键 Esc 开启)快捷键:Enter : 转入编辑模式Shift-Enter : 运行本单元,选中下个单元Ctrl-Enter : 运行本单元Alt-Enter : 运行本单元,在其下插入新单元Y : 单元

假设你的环境已经安装好了以下东西,如何详细的安装它们不在本文的讨论范围之内 具体的可疑参考三分钟搞定jupyter和pyspark整合 anaconda2 findspark pyspark 这里多说一句,spark1.几的版本以下的只支持python2.几的支持python2和3.具体是spark2.几,笔者没有详细调查. 如何以不同的模式运行pyspark 我们都知道,spark是分为local,standalone,yarn-client,yarn-cluster等运行模式的.既然想用ju

from:https://blog.csdn.net/m0_37338590/article/details/78862488 一.简介: Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言.在本文中,我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性,以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具. Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支

    在虚拟环境tf中安装完tensorflow后,在虚拟环境tf打开的jupyter里发现只有一个kernel-python3,新建一个文件, import tensorflow as tf ,发现报错,没有tf这个模块.    一开始还以为是tf的问题安装失败,后来才意识到是jupyter的问题.因为在虚拟环境tf中,虽然有jupyter(或者自己再安装pip install jupyter,他会提示说已存在),但这个jupyter还是原python环境中的jupyter.在虚拟环境tf中

前言 jupyter,一个交互式的笔记本,进行数据分析时比pycharm要好用和专业一些. jupyter安装的正确姿势 在别的教程里,他们讲的是通过pip install jupyter或者brew install jupyter来实现jupyter的安装,如果你这么做了,恭喜你,你的环境一团糟.正确的做法是使用虚拟环境,因为jupyter的依赖库特别多,大多数是科学计算类,最好单独作为虚拟环境.操作如下: # 创建文件夹,用于管理jupyter项目和环境 mkdir jupyter ​ #

题外话:标题直接用了微软开发博客的标题.近期需要调研一个项目的可行性,github上有个相似度很高的方案,但项目是写在jupyter里的C#代码.为了能跑起来看看效果,不得已搭了套相关的环境.本来以为是老外太闲了,既然是C#代码,直接用vs写不行么,非要把代码写到jupyter notebook里,给人造成很多麻烦事.大概个把小时后发现,jupyter notebook这东西真的有独到之处,对于编译型语言,jupyter notebook 只需要重新运行修改部分的代码就ok了,调试不必重新编译(

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步 其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图 不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b

新闻 Fable 2.2发布,支持匿名记录 Paket提升还原时间 Microsoft.Jupyter.Core预览 .NET Framework 4.8早期可访问编译版本3745 博客 使用SAFE技术栈进行服务端渲染 CNTK 102.5:在F#的Jupyter里使用Graphviz与D3可视化CNTK模型 2019年选择F#的web框架 使用SignalR与F#构建游戏 我对业界失去信任,但工具崇拜拯救了我 TensorFlow.FSharp:开发中的由F#编写的TensorFlow AP

这一节将分别介绍读/写 Excel 和 CSV 文件的各种方式: - 读入 CSV 文件 首先是准备一个 csv 文件, 这里我用的是 stock_data.csv, 文件我已上传, 大家可以直接下载下来使用. 正如前面讲过的, csv 文件可以放在 jupyter notebook 同目录下, 这样直接写文件名就可以了, 但是如果没有放在同目录下, 就需要写绝对路径, 否则读取不到. import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sit

1.  执行shell命令 Shell是一种与计算机进行文本交互的方式. 一般来讲,当你正在使用Python编译器,需要用到命令行工具的时候,要在shell和IDLE之间进行切换. 但是,如果你用的是Jupyter,就完全不用这么麻烦了,你可以直接在命令之前放一个“!”,就能执行shell命令,完全不用切换来切换去,就能在IPython里执行任何命令行. 1In [1]: !ls 2example.jpeg list tmp 3In [2]: !pwd 4/home/Parul/Desktop/

https://blog.csdn.net/bitcs_zt/article/details/79256688 该项比赛1月15日就已经结赛了,但由于之后进入期末,备考花费了大量的时间,没来得及整理相关内容.现在终于有时间好好回顾比赛,并对这次比赛的过程进行记录. Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting 本次比赛是预测商品销量,给出的训练数据为<单位销量,日期,商店ID,商品ID,推销活动标签>,其中单位销量是待预测值,基本上属于回归问题.

因为排版问题直接把jupyter里的截图过来了:暂时就写了这么点小例子,建议在ipython notebook中做测试

rJava出了名的难装,一大堆问题. 核心的问题: 1. java版本问题,最好用1.8版本的java 2. 编译器的问题 3. 相关头文件header的问题 之前几次装过,但都放弃了,这次花了一下午终于搞定了. 对于MacOS,首先就是要配置好Java的环境,brew装java1.8 brew cask install java8 已经失效,无法安装. 参见这里,可以装另一个版本. brew tap adoptopenjdk/openjdk brew cask install adoptope

一.Matplotlib 1.用于创建出版质量图表的绘图工具库 2.目的的为Python构建一个Matlab式的绘图接口 3.import matplotlib.pyplot as plt:pyplot模块包含了常用的matplotlib API函数 4.figure (1)Matplotlib的图像均位于figure对象中,创建figure:plt.figure() #引入 matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inli

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组

Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada 自带. pip 安装 pip install matplotlib 1.2 引用 import matplotlib.pyplot as plt 1.3 常用方法 figure Matplotlib 的图像均位于 figure 对象中 创建 figure fig = plt.figure() sub

作者 | Revolver 无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库.软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程.但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性,只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来.但随着机器学习框架和算法的不断发展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具. 在这篇文章中,我将展示如何使用docker和python工具包 datmo

入职.离职,总公司调往分公司,分公司调往总公司,每月社保.公积金和上月比较有增减.税局导出的为Excel文件,需要和记录对照一番. 用Excel处理,那就是姓名粘贴为两列,条件格式-重复值,没变色的为增减.筛选两次颜色,就能得到结果.一般情况下,没有重名者,就简化处理.如果有,就要上工号等手段. Excel选中区域,复制,R语言中用read.delim()等函数读取剪切板并赋值.一次读取为上月姓名,一次读取为本月姓名.没有标题,就header=FALSE,一般情况下加个标题.用length()计

基本介绍 这周开始学习深度学习的部分知识,参考的书是<动手学深度学习>(PyTorch版),在操作过程中遇到一些小问题,记录一下问题和解决办法. PyTorch下载过慢 安装步骤 PyTorch的安装步骤相对简单,首先打开它的官网,找到下图所示的内容.第一行是选择版本,第二行是选择要在什么系统上安装,第三行如果是用Anaconda的话选Conda就可以,第四行是选择开发语言,第五行是选择CUDA的版本,这些都选好之后,会在第六行出现代码,这行代码就是用来安装的.复制这行代码,打开Anacond

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Python专题第20篇文章,我们来聊聊Python当中的多线程. 其实关于元类还有很多种用法,比如说如何在元类当中设置参数啦,以及一些规约的用法等等.只不过这些用法比较小众,使用频率非常低,所以我们不过多阐述了,可以在用到的时候再去详细了解.我想只要大家理解了元类的原理以及使用方法,再去学习那些具体的用法应该会很容易.所以我们今天开始了一个新的话题--多线程和并发. 进程和线程 为了照顾小白,我们来简单聊聊进程和线程这两个概念.

[吴恩达课程使用]安装pandas失败-从新开始搭建环境 在第五课第二周的任务2中,虚拟环境缺少pandas,sklearn依赖,因为用pip比较顺手,就直接使用pip安装,结果各种anaconda环境不支持,在自己的再三调试后,整个anaconda环境完全乱掉了!!!遂有下文: 注意:配好之前的环境后使用conda install pandas ,conda install scikit-learn安装相关依赖!不要用pip install !!! 配置不规范,调试两行泪...T-T 一.重装