Jupyter Notebooks partager le plus efficacement possible le code et afficher les résultats, il est pas facile à réaliser dans les IDEs précédentes. Cependant, il y a toujours place à l'amélioration dans certains domaines.
Dans un éditeur de texte, je l'espère, il y a quelques fonctionnalités Jupyter n'est pas la valeur par défaut. Mais ne vous inquiétez pas. Comme Python, comme, Jupyter il y a des extensions tierces.
Cet article décrit quelques-unes des extensions les plus utiles.
1. Titre Pliable
Titre Pliable de l'extension de bloc-notes pour rendre le processus plus facile à comprendre, mais aussi aider à créer un bloc-notes simple.
Pour obtenir cette fonctionnalité, installer des paquets jupyter_contrib_nbex avec cette commande dans une fenêtre de terminal:
Conda installer -c jupyter_contrib_nbextensions Conda-forge
Une fois que le paquet est installé, vous pouvez commencer à Jupyter Notebooks en utilisant les méthodes suivantes:
Jupyter Notebooks
Après avoir entré Jupyter Notebooks page d'accueil, vous pouvez voir pour créer un nouvel onglet pour les NBExtensions.
Ensuite, ce paquet peut obtenir beaucoup de possibilités d'extension.
Rendu de la page comme suit:
2. Importation automatique
L'automatisation est la tendance future.
Fâcheusement, chaque fois que vous ouvrez un nouveau Notebooks Jupyter dans des projets scientifiques de données, certains projets ont besoin de copier et coller beaucoup de bibliothèques et l'option par défaut.
outil d'importation commun:
· Pandas et numpy - à mon avis, Python doit les importer comme l'outil par défaut
· Seaborn, matplotlib, plotly_express
Modifier les pandas géants et d'une partie Seaborn des options par défaut
Les éléments suivants sont collés de nombreux scripts.
pandas géants importation comme pd importer numpy comme np plotly_express importation comme px Seaborn d'importation comme sns matplotlib.pyplot importation comme plt % En ligne Matplotlib # Nous n'avez probablement pas besoin des Quadrillage. Avons-nous? Si cette ligne yescomment sns.set (style = "ticks") # défaut Pandas pd.options.display.max_columns = 500 pd.options.display.max_rows = 500Il n'y a pas moyen d'importer automatiquement?
Cliquez simplement sur l'onglet nbextensions et sélectionnez snippets des possibilités d'extension.
fichier Snippets.json pour apporter les modifications suivantes, vous pouvez trouver le fichier dans / miniconda3 / envs / py36 / share / jupyter / nbextensions / extraits. py36 ici est Conda virtualenv. S'il vous plaît noter qu'aucun changement site-packages.
Ce qui suit est une application pratique de cette fonctionnalité élargie:
Grand, est-ce pas? On peut aussi l'utiliser comme une étude approfondie de bloc-notes et créer le bloc-notes à base de la PNL-de code de base.
3. Le temps d'exécution
Nous utilisons généralement% le temps et la fonction de minuterie en fonction du décorateur pour mesurer en fonction du temps. Mais maintenant, vous pouvez également utiliser cette grande extension pour y parvenir.
Et il semble grand.
Il suffit de sélectionner la fonction de NBextensions ExecutionTime élargir la liste, après chaque cellule d'exécution, vous obtiendrez un résultat d'exécution, le temps d'exécution et la cellule au fond de la cellule.
4. Autres possibilités d'extension
NBExtensions ont beaucoup d'extensions. Voici quelques autres caractéristiques:
· Limiter la sortie: Puisque vous imprimez beaucoup de texte sur un ordinateur portable, ordinateur portable a été dans un état de choc. Cela peut limiter le code de caractère d'extension imprimé sur le nombre de cellules ci-dessous.
· 2-3 convertisseur: vieux portable python2 ont un problème ou changement fatigué la déclaration d'impression. Cette fonction d'extension est un bon choix.
marque en temps réel aperçu: Certaines personnes aiment à des marqueurs d'utiliser pour écrire sur le blog Jupyter Notebooks. En raison d'une erreur d'écriture, ce qui suggère parfois le système est occupé. Maintenant, vous pouvez voir une sortie aperçu en direct de celui-ci présenté dans l'éditeur de code source des cellules marquées.
conclusion
paquet jupyter_grub_nbextension fonctionne bien.
En vérifiant le temps d'exécution, lors du défilement bloc-notes et des tâches répétitives, il rend notre vie plus facile.
Ce forfait offre également de nombreuses autres extensions. Assurez-vous de jeter un oeil et voir ce qui fonctionne pour vous.
En outre, si vous voulez en savoir plus sur la version python3.0 nous avons recommandé à l'Université du Michigan étude Cours intermédiaire Python.
