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[译]27个Jupyter Notebook小提示与技巧

2016-10-16  本文已影响13834人  liuchengxu

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Jupyter Notebook

Jupyter notebook, 前身是IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具，有助于帮助你构建很多可读的分析，你可以在里面同时保留代码，图片，评论，公式和绘制的图像。

%run运行python或jupyter notebook

注意使用%run并不等同于导入一个Python模块.

8. Jupyter Magic - %load:Insert the code from an external script

这将会使用外部脚本来代替cell的内容。你可以使用本地机器上的文件也可以使用一个URL.

%load加载外部脚本

9. Jupyter Magic - %store:Pass variables between notebooks

%store命令可以让你在两个不同的notebook间传递变量。

10. Jupyter Magic - %who:List all variables of global scope.

不带参数的%who命令将会列出全局范围内存在的所有变量。如果传入参数，比如str，将会列出指定类型的所有变量。

%who查看全局变量

11. Jupyter Magic - Timing

对于计时有两个十分有用的魔法命令：%%time 和 %timeit. 如果你有些代码运行地十分缓慢，而你想确定是否问题出在这里，这两个命令将会非常方便。

%time %timeit

12. Jupyter Magic - %%writefile and %pycat:Export the contents of a cell/Show the contents of an external script

使用%%writefile魔法保存cell的内容到一个外部文件。%pycat则刚好相反，并且会向你展示高亮后的外部文件。

%writefile & %pycat

13. Jupyter Magic - %prun:Show how much time your program spent in each function

使用%prun statement_name将会产生一个有序表格来展示在该语句中所调用的每个内部函数调用的次数，每次调用的时间与该函数累计运行的时间。

%prun

14. Jupyter Magic - Debugging with %pdb

Jupyter有一个自己的python调试器接口(pdb)，这使得我们能够进入函数内部看看到底发生了什么。

你可以在这里查看pdb的命令列表

15. Suppress the output of a final function

有时候你可能会想要抑制最后一行函数的输出，比如当我们绘制图像的时候。为此，你只需加上一个分号即可。

取消输出取消输出

16. Executing Shell Commands

在notebook中执行shell命令非常容易，你可以像下面这样列出当前目录下的文件：

!ls
shell命令shell命令

或是检查或管理包.

17. Using LaTeX for formulas

当你在markdown cell中书写LaTeX时，它会被MathJax渲染成一个公式。

$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) \, P(A)}{P(B)} $$

会被渲染成为：

$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) , P(A)}{P(B)} $$

markdown是notebook中十分重要的一部分，别忘了使用它来传达你的想法！

18. Run code from a different kernel in a notebooks

如果想要的话，你可以将多个kernel的代码组合到一个notebook中。

在每个cell的开头使用相关的魔法命令来声明你想使用的kernel：

运行多种类型的kernel运行多种类型的kernel

19. Install other kernels for Jupyter

Jupyter其中的一个重要特色就是能够运行不同语言，你只需安装相关的kernel即可。比如，下面的例子是如何安装 R kernel.

如果你使用anaconda安装你的环境，这会相当简单。你只需要在terminal中运行下面的命令：

conda install -c r r-essentials

如果你不是使用anaconda, 这个过程可能稍显复杂。首先你需要从CRAN安装R， 如果你还没有安装的话。

安装R完毕后，打开R console并运行如下命令：

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec()  # to register the kernel in the current R installation

20. Running R and Python in the same notebook

对于此最好的解决方案是安装rpy2(需要一个可以工作的R版本)， 通过pip可以很容易安装：

pip install rpy2

你可以同时使用这两种语言，甚至在它们之间传递变量：

一个很好的示例Revolutions Blog

21. Writing functions in other languages

有时候numpy的速度仍旧不够快，我们需要自己写一些更快的代码。

原则上，你可以以动态链接库的方式编译函数，然后用python进行包装。

不过如果有人能够帮你完成这部分烦人的工作是不是非常棒呢？

你可以用cython或fortran写函数并直接从Python代码进行调用。

首先你需要安装：

!pip install cython fortran-magic

个人来说我更喜欢使用fortran, 我发现它对数值统计函数十分方便。更多用法上的细节可以在这里找到.

也有一些其他方式可以加速你的Python代码。更多示例可以在这里找到/

22. Multicursor support

Jupyter支持多光标操作，与Sublime Text类似。按住Alt进行点击和拖拽鼠标即可。

23. Jupyter-contrib extensions

Jupyter-contrib extensions 是一系列能够给Jupyter带来许多功能的扩展，比如jupyter spell-checker 和 code-formatter.

插件扩展插件扩展

24. Create a presentation from a Jupyter notebook

Damian Avila的 RISE允许你从已有的一个notebook创建一个powerpoint风格的报告。

你可以通过conda安装RISE:

conda install -c damianavila82 rise

或通过pip:

pip install RISE

然后执行下面的代码安装并启用扩展：

jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix
jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix

25. The Jupyter output system

notebook以HTML的方式进行展示，cell的输出也可以是HTML，所以事实上你可以返回任何东西：视频/音频/图像。

下面的例子我扫描了

26. 'Big data' analysis

对于大规模数据样本的查询/处理也有一些解决方案：

27. Sharing notebooks

分享notebook最简单的方式是直接使用notebook文件(.ipynb).不过对于那些不使用Jupyter的人来说，你也可以这么做：

[译者]
useful links: https://github.com/dunovank/jupyter-themes
原文地址:27 Jupyter Notebook tips, tricks and shortcuts

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