Cách sử dụng jupyter notebook

*
Đăng nhập
*

*
MẠCH ĐIỆN
Arduino
Màn hình LCD

Jupyter Notebook – một áp dụng web tuyệt vời và hoàn hảo nhất để tạo ra và share tư liệu bao gồm: live sầu code, mô bỏng cùng nhiều hơn thế nữa. Hãy cũng tò mò với autocadtfesvb.com VN nhé !

1. Giới thiệu

Ở Bài 2, họ vẫn biết được phương pháp thiết lập Anaconda với sử dụng nhanh khô Jupyter Notebook. Tại bài xích này, họ đã mày mò sâu hơn về Jupyter Notebook với cách sử dụng nó; Jupyter Notebook là gì ? Tại sao bọn họ cần sử dụng

Jupyter Notebook là một trong những áp dụng website mã nguồn mở cho phép bạn sản xuất hoặc share phần đông văn phiên bản chứa:

live codetế bào phỏngvăn uống phiên bản diễn giải

Jupyter Notebook là 1 lý lẽ tuyệt đối hoàn hảo để:

Học với thí điểm cùng với PythonXử lý / thay đổi dữ liệu (Data processing / transformations)Mô bỏng số học tập (vẽ biểu đồ)Thống kê mô hìnhMachine learning

2. Tổng quan tiền về notebook

Khởi cồn Jupyter Notebook cùng tạo bắt đầu một notebook (Nếu bạn đã quên hãy xem lại bài 2)

Notebook Khi mới được chế tạo ra mang tên mặc định là Untitled. Quý khách hàng có thể click vào chữ “Untitled” bên trên cũng, bên phải hình ảnh Jupyter để trường đoản cú biến đổi tên theo ý của bạn. Ví dụ ở đây tôi đổi tên thành notebook01

Chuyển về Tab cai quản file của Jupyter, bạn sẽ thấy một file bắt đầu có tên notebook01.ipynb với tâm trạng là Running vày notebook này đang được msinh sống. quý khách hàng cũng rất có thể tắt một notebook bằng phương pháp dìm Shutdown.

Bạn đang xem: Cách sử dụng jupyter notebook

3. Làm vấn đề với notebook

Một notebook bao gồm các cell (ô). lúc tạo ra bắt đầu một notebook, bạn luôn luôn được tạo thành sẵn một cell trống rỗng đầu tiên.

Cell bên trên bao gồm loại là “Code”, điều đó có nghĩa là bạn có thể gõ code Pyeo hẹp và tiến hành ngay lập tức lập tức. Để xúc tiến code, bạn có thể thừa nhận nút ít Run cell hoặc nhận Ctrl + Enter.

Kết quả ngay lập tức lập tức được hiển thị tại ô bên dưới. Một cell trống rỗng sẽ tiến hành chế tác sau khi bạn thực hiện code. Hãy gõ tiếp một đoạn code Pyhạn hẹp nhằm xem sét nào:

Bạn rất có thể chuyển các loại cell tự Code thành Markdown nhằm viết đều đoạn văn uống phiên bản phân tích và lý giải code của bạn ví dụ điển hình. Để thay đổi chúng ta cliông xã vào ComboBox Code và chọn Markdown như hình:

Sau khi đưa, hãy nhập tức thì một quãng Markdown để thí điểm như thế nào.

*Lưu ý: Bạn nào chưa biết Markdown là gì hoàn toàn có thể đọc thêm trên đây

quý khách hàng cũng thừa nhận nút ít Run cell hoặc nhận Ctrl + Enter giúp thấy công dụng.

Xem thêm: Hướng Dẫn Sử Dụng Máy Đo Đường Huyết Onetouch Ultra 2, Máy Đo Đường Huyết One Touch Ultra 2

Đoạn Markdown của chúng ta vừa được thay thế bằng một quãng văn bản gồm định dạng tuyệt đẹp nhất yêu cầu ko như thế nào. Quý khách hàng có thể đọc thêm về định dạng / cú pháp của Markdown tại đây

Nếu bạn có nhu cầu chỉnh sửa đoạn Markdown vừa chạy thì chỉ bài toán clichồng vào hiệu quả vừa xuất hiện với các bạn sẽ được chuyển sang trọng cơ chế chỉnh sửa.

Quý khách hàng có thể tham khảo bảng các phím tắt nhằm hoàn toàn có thể sử dụng Jupyter notebook một bí quyết linc hoạt với nhanh hơn. Nói nôm mãng cầu là ko buộc phải sử dụng mang lại con chuột đấy.

4. Checkpoints

giữa những tác dụng rất xuất xắc của Jupyter Notebook là Checkpoints. Bằng cách tạo nên những Checkpoints lưu tâm trạng hiện thời của notebook, Jupyter Notebook cho phép bạn có thể trở về thời điểm chế tạo ra Checkpoints để đánh giá hoặc trả tác trước đó.

Để tạo ra Checkpoint, chọn File -> Save & Checkpoint. Nếu bạn có nhu cầu xem lại các Checkpoints trước kia thì lựa chọn File -> Revert to lớn Checkpoint.

5. Chức năng Export notebook

Jupyter Noteboook cho phép bạn export notebook của chúng ta ra một vài ba một số loại tệp tin như: PDF, HTML, . . . Để làm cho được điều ấy, bạn lựa chọn File -> Download as:

Bây giờ chúng ta vẫn gọi về Jupyter Notebook. Bạn rất có thể sản xuất một notebook đến riêng mình cùng thực hiện nó cho dự án Pybé tiếp đây của người sử dụng. Jupyter Notebook là một trong những mức sử dụng thực hiện Pykhiêm tốn hoàn hảo và tuyệt vời nhất cho câu hỏi tính toán kỹ thuật (Scientific computing) với phân tích tài liệu (data analysis) với đầy đủ tlỗi viện nhỏng numpy, pandas và mathplotlib.