Jupyter Notebook秘诀、技巧和快捷键

Jupyter Notebook是什么

Jupyter Notebook是ipython Notebook 的升级。Jupyter能够将实时代码，公式，可视化图表以Cell的方式组织在一起，形成一个对代码友好的笔记本。Jupyter同时支持Markdown语法和LaTeX语法，可以有效输出富文本方式的PDF文档。

界面

默认情况下，Jupyter Notebook 使用Python内核，这就是为什么它原名 IPython Notebook。Jupyter notebook是Jupyter项目的产物——Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，PYThon和R，这个名字与“木星（jupiter）”谐音。

1. 快捷键

高手们都知道，快捷键可以节省很多时间。Jupyter在顶部菜单提供了一个快捷键列表：Help > Keyboard Shortcuts，
或者在命令模式下按下H（稍后再说） 。每次更新Jupyter的时候，一定要看看这个列表，因为不断地有新的快捷键加进来。另外一个方法是使用Cmd + Shift + P ( Linux 和 Windows下 Ctrl + Shift + P亦可)调出命令面板。这个对话框可以让你通过名称来运行任何命令——当你不知道某个操作的快捷键，或者那个操作没有快捷键的时候尤其有用。这个功能与苹果电脑上的Spotlight搜索很像，一旦开始使用，你必定会欲罢不能。

命令面板

我的最爱几个：

• Esc 将进入命令模式。
• 在命令模式下：
  • A在当前单元格上方插入一个新单元格，B在下面插入一个新单元格。
  • M将当前单元格更改为Markdown，Y将其更改为代码
  • D + D（按键两次）删除当前单元格
  • Enter将使您从命令模式返回到给定单元格的编辑模式。
  • Shift + Tab将显示您刚刚在代码单元格中键入的对象的Docstring（文档） ，可以继续按此快捷方式循环浏览几种文档模式。
  • Ctrl + Shift + -将会将当前单元格分割为两个单元格。
• Esc + F 在代码中查找、替换，忽略输出。
• Esc + O 在单元格l和输出结果间切换。
• 选择多个单元格:
  • Shift + J 或 Shift + Down 选择下一个单元格。
  • Shift + K 或 Shift + Up 选择上一个单元格。
  • 一旦选定cell，可以批量删除/拷贝/剪切/粘贴/运行。当你需要移动notebook的一部分时这个很有用。
  • Shift + M 合并单元格。

合并单元格

2. 优雅的变量显示

众所周知，把变量名称或没有定义输出结果的语句放在单元格的最后一行，无需print语句，Jupyter也会显示变量值。当使用Pandas DataFrames时这一点尤其有用，因为输出结果为整齐的表格。

鲜为人知的是，你可以通过修改内核选项ast_note_interactivity，使得Jupyter对独占一行的所有变量或者语句都自动显示。

如果你想在各种情形下（Notebook和Console）Jupyter都同样处理，用下面的几行简单的命令创建文件~/.ipython/profile_default/ipython_config.py即可实现：

捕获.PNG

3. 轻松链接到文档

在Help菜单下，你可以找到常见库的在线文档链接，包括Numpy，Pandas，Scipy和Matplotlib等。
另外，在库、方法或变量的前面打上?，即可打开相关的帮助文档。

4. 在notebook中绘制图像

• matplotlib（事实上的标准），用％matplotlib内联激活 - 这是一个Dataquest Matplotlib教程。
• %matplotlib notebook 提供交互性操作，但可能会有点慢，因为响应是在服务器端完成的。
• Seaborn建立于Matplotlib上，能够创建更具有吸引力的图像。只要通过导入Seaborn，你的matplotlib图就会变得更漂亮，没有任何代码修改。
• mpld3提供matplotlib代码的替代性呈现（通过d3），虽然不完整，但很好。
• bokeh生成可交互图像的更好选择。
• plot.py可以生成非常好的图像，可惜是付费服务。

bokeh

5. IPython Magic命令

上面看到的％matplotlib inline是IPython Magic命令的一个例子。基于IPython内核，Jupyter可以访问IPython内核中的所有Magics，从而使你的生活变得更加容易！

建议浏览IPython Magic命令的文档，毫无疑问，它对你会有所帮助。

原文地址：https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts/

以上。