KFold划分数据集的原理:根据n_split直接进行划分 StratifiedKFold划分数据集的原理:划分后的训练集和验证集中类别分布尽量和原数据集一样 #导入相关packages from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import StratifiedKFold 1 import numpy as np 2 from sklearn.model_selection import Str

之前讨论过在anaconda下安装多个python版本,本期来讨论下,jupyter notebook中怎样同时安装python2.7 和python3.x. 由于我之前使用的jupyter notebook是基于python3.5版本的,所以只要在此基础上安装基于python2.7的内核即可. 我的环境如下: windows 7, 64位系统 已安装基于python3.5版本的anaconda 已在anaconda中安装py27和py36的虚拟环境 已有的jupyter notebook的ke

当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况,如下: --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-24005895b065> in <module> 2 import h5py 3 import matpl

昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下是解决该问题的具体描述, 在此记录, 给后面学习的朋友提供一个参考. 环境 win8.1, python3.7, jupyter notebook 问题描述 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"

要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单,按顺序安装下面扩展包即可: install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon','pbdZMQ','devtools','uuid','digest') library(devtools) install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec() 在R中执行上述四行代码,重新打开你的jupyternote

在安装anaconda的时候,默认安装的是python3.6 但是cs231n课程作业是在py2.7环境下运行的.所以需要在jupyter notebook中安装并启用python2.7版本 方法: 1.首先在anaconda中创建一个虚拟环境,安装python2.7版本 2.激活python2.7,命令为”activate D:\Anaconda\envs\py27“ 3.切换到目录下,命令为“cd D:\Anaconda\envs\py27” 2.在python2.7下安装ipykernel

我在jupyter notebook中新建了一个基于py3.6的kernel用来进行tensorflow学习 但是在jupyter notebook中建立该kernel时,右上角总是显示 服务正在启动中,请稍候(kernel is starting,please wait)同时 kernel中显示 in[*] 表示服务一直被占用 在cmd中发现报错 ERROR:tornado.general:Uncaught exception in ZMQStream callback …… ValueErr

一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit # 魔法命令格式:% + 命令 # %run:将模块引用并在Jupyter Notebook中执行(这是与import的区别),模块被引用后,其内部的函数可以在Jupyter Notebook中直接被引用: # 格式:%run + 文件的地址 + 文件名 2)%timeit 测试代码的性能,后面只

jupyter notebook是一个python的交互式开发环境,广泛应用于数据分析的场景下. 在jupyter notebook中,还可以很方便的编辑数学公式. 1.Markdown状态 编辑公式,首先要使单元成为Markdown状态. 2.公式的行内(inline)模式与显示(display)模式 公式的行内模式为$ 数学公式 $ ,公式将与前后的文字混排 一元一次方程:$ y = a + b x $ 显示结果: 显示模式为$$ 数学公式$$,公式将单独一行,如: 一元一次方程:$$ y

一.简介 kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具,是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具,通过其面向Python开放的接口包keplergl,我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据,在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能,本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍. 二.利用keplergl调用kepler.gl 2.1 从一个小例

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

转自:https://blog.csdn.net/wyr_rise/article/details/82656555 Jupyter notebook中.py与.ipynb文件的import问题   在jupyter notebook中,因为其解析文件的方式是基于json的,所以其默认保存的文件格式不是.py而是.ipynb.而.ipynb文件并不能简单的import进.py或者.ipynb文件中,这就为开发带来了极大不便.因为在jupyter notebook中,一定要是在默认的.ipynb下

问题描述 打开d2l-zh目录,使用jupyter notebook打开文件运行,import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题, 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的. 原因: 激活环境是能够运行代码的前提. 解决方法: 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令,然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块. 参考 1. d2l-zh-doc; 2. [动手学深度学习]中Jupyter notebook中 import mx

在jupyterlab中切换虚拟环境使用jupyter-conda包,参考链接:https://pypi.org/project/jupyter-conda/ Install Requirements conda >= 4.5 notebook >= 4.3 JupyterLab 1.0 (for the jupyterlab extension only) To install in the classical notebook: conda install -c conda-forge j

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/667928 在公众号之前的文章中,已经介绍了在Jupyter Notebook中设置主题以及输出代码文件到pdf文件中,本文来继续介绍jupyter notebook中一些实际的技巧. 本次要介绍的两个功能是: (1)针对 jupyter notebook 中的 Markdown 文件自动生成目录 (2)自动补全代码 上述两个功能,都是有 python的一个 jupyter 扩展插件Nbextensions库来实现. 安装

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "虚拟环境名称" 然后再打开jupyter notebook中kernel中可以change kernel了,搞定! 安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 创建环境: conda create -n 环境名称 也

1.快捷键 Jupyter 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) 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 : 单元转入代码状态 M :单元转入markdown状态 R : 单元转入raw状态 1 : 设定

由于需要用到python中的某个库,因此打开命令行窗口cmd,然后使用pip安装.安装成功后,在cmd中输入python调出python环境,import该模块并使用,可以正常使用.但是打开juypter notebook,import该模块,却显示No module xxx found.出现这种情况的原因是juypter notebook和spyder等都是安装Anaconda时安装的,它们依赖的是Anaconda所配置的库路径,而Anaconda所配置的库路径没有包含当前的python的库路

在搭建cuda + Anaconda + tensorflow的开发环境时,在虚拟环境中的jupyter notebook启动后无法导入tensorflow.具体解决方案如下: 1.首先在虚拟环境中安装ipython和jupyter,可以用conda安装,也可以用pip安装 pip install ipython pip install jupyter 2.执行下面的命令(不知道为什么) ipython kernelspec install-self --user 3. mkdir -p ~/.

首先将 要被做成 module 的 ipython 代码 download as py 然后将 down 下来的 py 文件上传至 work 目录(也就是编写导入模块的py文件目录) 这部分 的 work 目录因为是 linux 服务器,所以采用 Filezilla 上传 (这部分不是重点,无图) 最后,在jupyter notebook 编辑器中做引用,记得把 py 文件添加到 sys.path 这一步

本人电脑是windows系统,装了Python3.7版本,但目前tensorflow支持最新的python版本为3.6,遂想再安装Python3.6以跑tensorflow. 因为看极客时间的专栏提到Jupyter是个科学运算语言的计算工具,特别适合机器学习与数学统计,因此也要装个体验一翻. 一.安装Python 电脑原先已经装了Python3.7,virtualenv,virtualenvwrapper,jupyter notebook. 在官网上直接下载windows版本的python3.6