python之Anaconda与Jupyter

你可能已经安装了 Python,那么为什么还需要 Anaconda?有以下3个原因:

1)Anaconda 附带了一大批常用数据科学包,它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。

2)管理包

Anaconda 是在 conda(一个包管理器和环境管理器)上发展出来的。

在数据分析中,你会用到很多第三方的包,而conda(包管理器)可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包,包括安装、卸载和更新包。

3)管理环境

为什么需要管理环境呢?

比如你在A项目中用了 Python 2,而新的项目B老大要求使用Python 3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。

还有很多项目使用的包版本不同,比如不同的pandas版本,不可能同时安装两个 Numpy 版本,你要做的应该是,为每个 Numpy 版本创建一个环境,然后项目的对应环境中工作。这时候conda就可以帮你做到。

总结Anaconda的三大特点:

  • 内置python,高度集成python数据科学生态
  • 拥有强大的包管理工具-conda
  • 可用超过600个python数据科学库

【注: conda和pip都可以管理python库,但最大的不同在于conda是跨平台且不限语言的,而且可以独自创建虚拟环境。

因为conda立足于数据科学生态,不像pip可以安装几乎所有的python库(来自pypl),conda只能安装anaconda里支持的数据科学库(600多个)。】

2. 如何安装Anaconda?

Anaconda 可用于多个平台( Windows、Mac OS X 和 Linux)。你可以在下面地址上找到安装程序和安装说明。根据你的操作系统是32位还是64位选择对应的版本下载。

官网地址:https://docs.anaconda.com/anaco

如果计算机上已经安装了 Python,安装不会对你有任何影响。实际上,脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python, 所以安装完Anaconda已经自带安装好了Python,不需要你再安装Python了。

注意:如果你是windows 10系统,注意在安装Anaconda软件的时候,右击安装软件→选择以管理员的身份运行。

3.如何管理包?

安装了 Anaconda 之后,就可以很方便的管理包了(安装,卸载,更新)。

按下图点击菜单栏,打开Anaconda Navigator

然后在Anaconda Navigator中按下图操作

1)列出已安装的包

python之Anaconda与Jupyter

2)安装或者更新包

下图中第5步,”apply”表示安装这个包,’clear’表示删除已经安装的包。

如果没有”apply” 这个按钮,表示这个包已经安装过了。

python之Anaconda与Jupyter

Jupyter notebook

1.Jupyter notebook 是什么?

在没有notebook之前,在IT领域工作的我都是这样工作的:

在普通的 Python shell 或者在IDE(集成开发环境)如Pycharm中写代码,然后在word中写文档来说明你的项目。

这个过程是非常开放的,通常当我写代码然后写文档时,我必须重新审查代码。最痛苦的是,我不得不为数据分析的一些中间结果重新运行代码,然后将结果放在文档中向客户端展示。

[En]

This process is very unlocked, usually when I write the code and then write the document, I have to review the code all over again. The most painful thing is that I have to rerun the code for some of the intermediate results of data analysis, and then put the results in the document to show the client.

有了notebook之后,我的世界突然美好了许多,因为 notebook 可以直接在代码旁写出叙述性文档,而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处,让用户一目了然。
Jupyter notebook(http://jupyter.org/;) 是一种 Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中 。

2.如何启动 Jupyter notebook?

对于做数据分析这么有用的神器,不安装使用下是不是很遗憾?

安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。

python之Anaconda与Jupyter

单击Launch,启动notebook后,在浏览器中会自动打开notebook页面地址:http://localhost:8888

jupyter notebook常见问题解决办法

3.新手如何快速上手notebook?

1)顶部的3个选项卡

顶部的3个选项卡是: Files(文件)、 Running(运行)和 Cluster(集群)。

Files(文件)显示当前”notebook工作文件夹”中的所有文件和文件夹。【默认的工作文件夹一般是:C:\Users\xxx用户】

点击 Running(运行)选项卡会列出所有正在运行的 notebook。可以在该选项卡中管理这些 notebook。

Clusters一般不会用到。因为_过去在 _Clusters(集群)中创建多个用于并行计算的内核。现在,这项工作已经由 ipyparallel 接管。

如何修改noteboo工作文件夹?

修改工作文件夹

但是很多时候默认的”notebook工作文件夹”不是一个空的文件夹,不便于我们的数据分析工作,如何修改你的”notebook工作文件夹”呢?

有2个办法可以解决,选择下面其中一个适合你的方法就可以:

方法1:windows系统在菜单栏里修改

在下图3的地方点击鼠标右键,选择属性。

python之Anaconda与Jupyter

将下图1和2的地方都替换成,你自己的”notebook工作文件夹”(最好是自己新建个空的文件夹,然后路径修改成这个文件夹的路径)修改后记得保存文件。

例如 我自己电脑上新建的一个空文件夹是c:\houzi,修改后如下:

python之Anaconda与Jupyter

注意:目标一栏的地址需要用” “括起来。

修改后点击”确定”按钮,然后再启动notebook就生效了【直接启动notebook,不要从anaconda中lanuch】。

方法2:通过配置文件修改,只适合从命令行启动notebook

【省略】

2)如何创建一个新的notebook?

像下面图片中一样,在右侧点击”New”(新建),创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。

“Notebooks”下的列表显示了你已安装的内核,这里直接选择你电脑上默认的环境名即可(名称可以与下面图的不一样)。

python之Anaconda与Jupyter

python之Anaconda与Jupyter

在这里你可以输入自己人生中的第一行Python代码Hello world。然后点击图中的运行按钮,会执行你当前所在的代码,其实我更喜欢用快捷键(键盘上同时按住ctrl+enter键)来执行代码。

notebook 中的大部分工作均在代码单元格中完成。这是编写和执行代码的地方。在代码单元格中可以执行多种操作,例如编写代码、展示数据分析结果等。在一个单元格中执行的任何代码在所有其他单元格中均可用。

当Cell前出现*,表示当前cell程序正在运行,或者它前面的cell正在运行。

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添加标题等注释

可以通过使用其他类型的cells来得到更加优美,解释性更强的notebook。

python之Anaconda与Jupyter

我们在notebook的顶部添加一个标题。

做法是,选择第一个cell,点击Insert->Insert cell above,则在这个cell上面会添加一个新的单元。但是这个新cell默认是code类型,我们可以通过cell type菜单选择Heading或Markdown替换之前的code类型,这样就可以添加标题了。

不同的标题等级:

这个cell以#开头,表示一级标题。如果你想列子标题的话,参考下面的方法:

  1. First level title

  2. Second level title

  3. Third level title

3)关闭 notebook文件

通过在服务器主页上选中 notebook 旁边的复选框,然后点击”Shutdown”(关闭),你就可以关闭各个 notebook。

但是,在这样做之前,请确保你保存了工作!否则,在你上次保存后所做的任何更改都会丢失。同时如果不保存,你下次运行 notebook 时,你还需要重新运行代码。

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4)如何上传notebook文件?

其他人写好的notebook文件发你,你想在自己电脑上运行,怎么办?

点击下图红框upload(上传文件)

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5)如何共享你的notebook?

点击File->Download as,你可以选择多种格式下载你的notebook。一般我都会根据下面的用途来选择不同的下载格式:

1)如果我想和客户分享我的数据分析成果,我会选择将notebook下载为HTML文件。

2)如果我希望将自己的数据分析成果和代码嵌入到项目中,比如为药店管理系统做个数据分析子模块,我就会选择Python(.py)模块,这可以将我的代码融入项目中,成为子模块,方便和其他开发人员共同完成任务。

3)如果要在博客或文档中使用 notebook,我就选择Markdown格式。

4)默认的notebook文件后缀是.ipynb

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6)关闭Jupler notebook服务器

直接关闭打开notebook的页面就可以。再次提醒,这会立即关闭所有运行中的 notebook,因此,请确保你保存了工作!

关闭notebook服务器后,下次启动再打开notebook,当你继续在该notebook中写代码时,发现之前的变量无法访问了。需要你在该notebook的Kernerl选项卡中选择”Run All”重新编译下之前的代码。

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如果你实践了上面的每一步,恭喜你,已经入门学会了 notebook。

上面的命令也不需要你记住,只有你后面经常使用notebook,自然就熟练了。

Original: https://www.cnblogs.com/peterYong/p/14990923.html
Author: peterYong
Title: python之Anaconda与Jupyter

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