编写python代码的另一个有力武器anaconda 之jupyter notebook

1,anaconda有64位和32位两个版本,支持主流操作系统

2,可在清华镜像网站下载(曾经终止过,现在已经恢复)

3,下载安装后要装插件,可以是通过nbextensions(参见:https://blog.csdn.net/August1226/article/details/80762632)

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable codefolding/main
 
 

原文地址:https://www.cnblogs.com/augustone/p/11326273.html

时间: 2024-11-05 19:25:13

编写python代码的另一个有力武器anaconda 之jupyter notebook的相关文章

[python]通过微信公众号“Python程序员”,编写python代码

今天发现微信公众号中,居然可以编写python代码,很是惊喜,觉得蛮有趣的. 步骤如下: 1.关注微信公众号“Python程序员” 2.关注成功后,点击右下角的“潘多拉”->"Python终端“->"阅读原文”. 3.Python开发页面被打开,在下面的输入框内,输入python代码,点击确认即可. 可以用来练习python,是不是很有趣呢?

解决Eclipse编写Python代码出现SyntaxError: Non-ASCII character问题

在用Eclipse编写Python代码时,如果代码或注释中包含中文,运行程序会出现SyntaxError: Non-ASCII character问题. 解决方法:在代码的第一行添加 # coding=utf-8 即可解决问题.

VSCode编辑器编写Python代码

在学习Python的过程中,一直没有找到比较趁手的第三方编辑器,用的最多的还是Python自带的编辑器.由于本人用惯了宇宙第一IDE(Visual Studio),所以当Visual Studio Code出现时,心情有点小激动呢.从我的使用经验出发,可以说VSCode用来写Python真的是再合适不过了,你将体验到丝滑的编程体验和无限扩展的可能.而且,如果你的项目是包含多种语言的,比如Web开发,你不必再开多个编辑器和其他工具,因为这一切都可以在VSCode里完成了. 搭建环境 在VSCode

Python代码实现删除一个list里面的重复元素

方法一:是利用map的fromkeys来自动过滤重复值,map是基于hash的,大数组的时候应该会比排序快点吧 方法二:是用set(),set是定义集合的,无序,非重复 方法三:是排序后,倒着扫描,遇到已有的元素删之 ============================================================ #!/usr/bin/python#coding=utf-8'''Created on 2012-2-22Q: 给定一个列表,去掉其重复的元素,并输出'''de

使用Eclipse编写Python代码(又名Eclipse的使用)

一.新建一个项目 二.选择pydev项目 三.完成项目创建 四.确定 五.创建一个包 六.给包命名 七.新建一个文件夹 八.起名字,完成 九.查看 十.文件夹和包的区别, 按ctrl+c把_init_.py复制到file文件夹里,文件夹又变成了包 总结:如果文件夹里有_init_.py就会变成包,如下图: 十一.在包里创建.py文件 说明,一个模块就是一个py文件 十二.输入名字 十三.模板配置 十四.新建一个模板 十五.新建模块 十六.选中模块,确定 十七.查看,OK配置模板成功 未完待续

anaconda中jupyter notebook安装代码自动补全插件,报错“Exception: Jupyter command `jupyter-contrib` not found.”

????最初在子环境中安装,但是老出现问题,于是就在base环境中安装,运行命令(使用管理员模式打开anaconda prompt应该会避免一些问题): 一.安装nbextensions(后续:使用conda命令简单还可以避免许多问题,但我已经安装好了,懒得改博客了.) 参考博客:https://blog.csdn.net/sinat_38413689/article/details/88610033 pip install --user jupyter_contrib_nbextensions

python、anaconda、jupyter notebook、pycharm、spyder

说明: 1.anaconda把任何东西都当做包来管理. 2.anaconda本省集成了python和conda.spyder.numpy等. 3.pip只用于python,conda可用于多种语言. 参考资料: https://blog.csdn.net/Daliuvid/article/details/90640686 原文地址:https://www.cnblogs.com/ironan-liu/p/11625420.html

Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法

                                                     这个周末断断续续的阅读完了<Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法>,感觉还不错,具有很大的指导价值.下面将以最简单的方式记录这59条建议,并在大部分建议后面加上了说明和示例,文章篇幅大,请您提前备好瓜子和啤酒! 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和pyt

编写高质量Python代码的59个有效方法(转)

第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和python3 (2)有很多流行的Python运行时环境,CPython.Jython.IronPython以及PyPy等 (3)在开发项目时,应该优先考虑Python3 第二条:遵循PEP风格指南 PEP8是针对Python代码格式而编订的风格指南,参考:http://www.python.org/dev/peps/pep-0008 (1)当编写Python代码时,总是应该遵循PEP8风格指南