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记录jupyter notebook 用法和 python 各种工具包 防忘记
阅读量:502 次
发布时间:2019-03-07

本文共 1251 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

1. 使用jupyter notebook

直接Anaconda 中打开终端,输入jupyter notebook 会自动打开文件夹,默认打开home目录,初次使用需要修改文件存放位置

设置Jupyter Notebook文件存放位置

如果不想把今后在Jupyter Notebook中编写的所有文档都直接保存在home目录下,则需要修改Jupyter Notebook的文件存放路径。


  • 搜索:“jupyter_notebook_config.py” 配置文件
  • 记事本打开(notepad++也可)配置文件
  • 查找关键词“c.NotebookApp.notebook_dir”,找到配置文件中定义文件路径的设置
  • 如果有注释,取消注释,替换上自定义的文件目录,比如
c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\\myfiles’

此时再次打开即可

注意:使用 jupyter notebook 时需要保持终端打开状态,不然会出现连接中断的错误

2. python工具包


① numpy:提供 数组高效处理 函数

  • NumPy是很多更高级的扩展库的依赖库,如 SciPy、Matplotlib、pandas

  • NumPyPython中相当成熟和常用的库,教程很多,最值得一看的是官网的帮助文档


② scipy:提供 矩阵及矩阵数值计算 模块

  • SciPy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算

  • SciPy依赖于NumPy,因此安装之前得先安装好NumPy


③ matplotlib:数据可视化工具、作图库

  • Matplotlib主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图。提供了一整套和MATLAB相似命令
  • Matplotlib上级依赖库相对较多,需要逐一把这些依赖库都安装好。
  • 中文标签无法正常显示,这是因为Matplotlib默认字体是英文字体

④ pandas:数据分析和探索工具

  • pandas建造在NumPy之上

  • pandas支持类似SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能

  • pandas基本的数据结构是SeriesDataFrame

  • Series顾名思义就是序列,类似一维数组;

  • DataFrame则相当于一张二维的表格,类似二维数组,它的每一列都是一个Series


⑤ scikit-learn:支持回归、分类、聚类等的机器学习库

  • scikit-learn提供了完善的机器学习工具箱,包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测、模型分析等。

  • scikit-learn依赖于NumPy、SciPy和Matplotlib


⑥ keras:深度学习库,用于建立神经网络以及深度学习模型

  • Keras库来搭建神经网络。
  • 基于Theano的强大的深度学习库,可以搭建各种深度学习模型如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。

转载地址:http://ahbcz.baihongyu.com/

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