智能决策上手系列教程索引

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部分内容来自于翻译整理

1. 多行输出

在Notebook的中开头cell中添加以下代码可以实现多行输出：

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell 
InteractiveShell.ast_node_interactivity = ‘all‘ #默认为‘last‘

例如:

 

如果需要一劳永逸的在每个文件中自动实现这个功能，可以在macOS的/Users/your_user_name/.ipython/profile_default/或者windows的C:Usersyour_profile.ipythonprofile_default文件夹下创建ipython_config.py文件。（mac下你可以在终端进入这个目录touch ipython_config.py来创建)。
然后打开ipython_config.py文件，添加以下两行：

c = get_config()
c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

保存，重启Notebook后生效。

 

更多设置点这里看官方说明

感谢离宫2提示这个技巧。

1. module ‘numpy‘ has no attribute ‘version‘

import pandas as pd就报这个错误，原因未知，解决方法就是-f强制重新安装：

conda install -f numpy
conda install -f pandas

1. Jupyter Notebook可能是当今最常用的数据科学工具

   写Python代码很多人会告诉你要用Pycharm，但那是开发Python项目用的， 那种由成百上千个文件组成、包含数万行代码的项目必须要很专业的复杂工具才行。
   但如果你的目的是数据分析、算法研究等方面的工作，那么Jupyter Notebook 最适合你，因为它足够简单，让你可以专注于数据和算法的逻辑而不是工具。

2. JupyterNotebook不仅可以写代码还能输出图像、表格等

   你可以用用下面一些代码实验（代码来自天池实验室）:

   %matplotlib inline
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   from scipy.special import jn
   from IPython.display import display, clear_output
   import time
   x = np.linspace(0,5)
   f, ax = plt.subplots()
   ax.set_title("Bessel functions")
   for n in range(1,10):
      time.sleep(1)
      ax.plot(x, jn(x,n))
      clear_output(wait=True)
      display(f)    
   plt.close()
   

   得到如下图所示：

   
   
    

   

   image.png
   
   

   常用的绘图分析工具有Matplotlib、Seaborn、plot.ly。

3. 使用Anaconda来安装最省事

   如果你要快速开始Python编程，直接下载Anaconda是最简单的，它包含了你所需要的一切，甚至连Python都不需要单独安装。
   开机，下载和安装Anaconda，打开Anaconda navigator就看到Jupyter notebook了。
   Anaconda3.5.2：
   百度网盘下载(非VIP较慢)
   官方下载(Windows电脑使用)
   官方下载(苹果电脑使用)

4. 更省事的是阿里云天池Notebook实验室

   这是一个在线版的Notebook，什么都不需要安装就能开始编码和运行！
   唯一麻烦的就是需要你注册并实名认证。
   你在网页里编写Python代码，然后免费在阿里云服务器上运行并返回结果。你写的代码也存在服务器上，不用再担心会丢失了，它甚至包含了代码版本管理功能！
   阿里云天池Notebook
   已知的确缺点有：

   • 不能随意的安装第三方功能模块。不过它已经自带了很多，大多数情况都足够了。
   • 不能安装Notebook插件。基本上也不是问题，没事谁也不折腾这个。
   • 要命的是你不能像控制自己的电脑一样控制远程服务器，当你在爬取某个网站数据的时候，网站发现你的IP（阿里云服务器的IP）访问不正常要求在浏览器内做人工识别字符验证，这时候你就无助了。——如果在你自己电脑上就只要打开浏览器操作一下就OK了。

5. Ipython是Jupyter的前身

   Jupyter项目是从Ipython项目演进过来的，所以当你看到存储的文件是.ipynb时候不要奇怪，就是ipython notebook的意思。实际上以后在很多地方都会看到Ipy字样。

6. JupyterLab是Notebook的加强版

   在Anaconda navigator里面还有一个JupyterLab。Lab在Notebook基础上增加了更多的功能，如果你已经使用过一段时间的Notebook，那可以试试看Lab。

7. Shift+回车执行单元代码

   快速运行并输出结果，并跳转到下一个单元。

8. 代码自动完成

   在代码顶部添加%config IPCompleter.greedy=True这一行并且shift+回车运行，对于接下来运行过的内容都会被列入自动提示中。
   按Tab键弹出自动提示
   如下图，输入my然后Tab键就弹出上面自定义的两个变量名，然后按回车直接输入myCount，按向下箭头键再回车就输入myNum。

    

   

   image.png
   
   同样对于import导入的功能模块也可以提示。比如下图，输入requ然后按tab就自动补全输入requests（因为已经导入，并且是唯一的，而刚才的myCount和myNum都是my开头）。
   输入到requests.的时候按tab就会弹出requests包含的所有功能命令，继续输入g就得到下图的情况。
   
    

   

   image.png

    

9. 不要把代码都写在一个单元cell里！

   这非常重要！
   但也不要每行一个cell...
   合理安排，一个cell就是一个小的逻辑单元，这样既可以理清思路，又方便单独运行每个cell方便测试寻找问题。
   推荐把相关的设置变量都集中放在最上面单独一个或几个cell，这样以后使用时候可以集中修改，不影响代码逻辑。
   比如下图中的代码，以后修改只要修改两个变量num1、num2就可以直接运行得到结果。

    

   

   image.png
   
   另外一个建议就是把能够独立的代码变为一个def单独拿出去作为cell内容,比如下面把求整体方差avri分拆出了两个def函数，avg求平均数，sqr求两数差的平方。（代码仅供示意）
   
    

   

   image.png

    

10. Cell不仅可以写代码，还能Markdown

    Markdown是用来写文章的，比如这个简书文章就是用markdown语法写的。
    新建cell可以选markdown用来写代码注释。

     

    写起来是这样的：
     

    

    image.png
    
    shift回车运行后是这样的（双击可以返回到修改模式）：
    
     

    

    image.png

11. 更改默认打开的项目

    默认Notebook总是打开电脑中我的文档目录，以下方法可以让它打开指定的目录。
    打开命令行工具输入
    jupyter notebook --generate-config
    然后会返回一个地址，找到它（可能是隐藏文件），用写字板打开那个文件jupyter_notebook_config.py:

     

    

    image.png
    
    然后再顶部添加(等号后面引号内换成你自己的文件夹地址)
    c.NotebookApp.notebook_dir = ‘/Users/zhyuzh/Desktop/Jupyter‘
    然后重新打开Jupyter Notebook就会默认打开这个文件夹了。

     

    苹果电脑显示隐藏文件的命令：
    defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles -bool YES
    苹果电脑下复制当前文件夹路径快捷键
    Command+Option+C

12. 扩展插件

    插件可以让Notebook变得更好用一些。一般情况我们不需要安装插件，等你使用久了再慢慢了解。
    官方Github插件主题列表
    非官方contrib贡献插件列表
    非官方贡献版插件更多更容易安装些，因为可以一次都装上，要用哪个再开启哪个。
    安装命令:
    conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
    运行后可能稍等一下才有反应，根据提示按y。
    然后再启用,比如启用collapsible_headings:
    jupyter nbextension enable collapsible_headings/main
    注意/main是必须的。
    collapsible_headings插件可以让Notebook把一个cell折叠起来，在cell菜单下出现insert head cell字样：

     

    

    image.png

     

    这个插件在JupyterLab下面好像不能用。不过Lab自身就可以双击折叠一个cell，比这个更方便些。

    collapsible_headings/main其实是指文件夹collapsible_headings下的main.js文件。所有可用的文件夹名称都可以在电脑里搜索nbextensions文件夹找到。苹果电脑的位置类似/anaconda3/pkgs/jupyter_contrib_nbextensions-0.5.0-py36_0/lib/python3.6/site-packages/jupyter_contrib_nbextensions/nbextensions
    JupyterNoteBook的插件本质都是NodeJs的npm插件。如果你了解nodejs那么很容易搞明白它的原理。

13. 格式化自动美化代码

    代码整齐很重要！
    对于Python来说混乱的代码格式可能是致命的！
    这里介绍安装code-pretty自动格式化插件，先执行命令开启：
    jupyter nbextension enable code_prettify/code_prettify
    依照官方说明还需要执行另外一个命令安装必要的第三方功能模块：
    conda install yapf
    然后就可以看到Notebook如下图出现一个小锤头工具。点击它就能把当前cell的代码自动格式化变整齐了，也可以使用快捷键Ctrl+L（苹果下也是ctrl不是Command）。

     

    

    image.png

     

14. 用?输出帮助提示

    比如下图:

    
    
     

    

    image.png

15. 运行或载入外部Python文件

    使用%run代码可以直接外部的执行.py文件，比如在Notebook文件夹内有一个a.py文件：

    aa=‘haha‘
    print(aa)
    

    那么可以用下面代码直接在Notebook内运行它(注意这里的./表示在同一文件夹下)

    %run ./a
    print(‘>>‘+aa)
    

     

     

    

    image.png
    
    如果使用%load则直接把代码读进来(下面是%load ./a运行的结果)：
    
     

    

    image.png

     

16. 公式编辑器LaTeX

    Notebook的Markdown单元是支持LateX公式编辑的，比如输入\( P(A mid B) = fracP(B mid A) , P(A)P(B) \)运行得到下图：

     

    

    image.png
    
    关于LaTeX语法可以在简书里搜索。

     

17. 可以保存为.py或pdf文件

    从file菜单可以保存为多种格式。