在Jupyter Notebook 中输出 HTML
在刚开始使用 Jupyter Notebook 时,我总想使输出结果更使人满意,而不是只把结果打印出来。在我知道可以用 HTML 输出之前,我是这样输出一个表格的(数据来源:软科中国大学排名)。
中国大学排名(主榜) 年份:2022
办 学 办 师资 人 科 服 高 重大 国
总 学 科 学 规模 才 学 务 端 项目 际竞
得 层 水 资 与结 培 研 社 人 与成 争
排名 学校名称 省份 分 次 平 源 构 养 究 会 才 果 力
---- ------ --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---
1 清华大学 北京 999.4 37.6 73.6 50.0 51.7 334.6 101.3 48.4 89.8 126.8 85.7
2 北京大学 北京 912.5 34.4 73.0 34.5 52.2 322.7 97.7 19.4 91.4 108.1 79.2
3 浙江大学 浙江 825.3 34.1 64.7 34.3 50.0 294.0 103.4 30.5 68.2 89.0 57.0
4 上海交通大学 上海 783.3 35.5 52.9 31.1 47.9 266.8 110.4 32.3 67.3 93.3 45.7
5 复旦大学 上海 697.8 35.9 48.0 23.8 50.2 262.8 87.9 15.3 62.5 61.6 49.6
6 南京大学 江苏 683.4 37.7 48.7 12.5 49.1 279.9 77.7 14.0 58.6 68.0 37.3
7 中国科学技术大学 安徽 609.9 40.0 37.4 16.4 46.6 234.6 75.8 9.4 55.1 41.7 53.0
8 华中科技大学 湖北 609.3 32.3 44.0 14.9 47.8 248.7 83.3 12.1 36.2 49.0 41.1
9 武汉大学 湖北 607.1 32.8 49.0 14.5 48.4 270.6 65.2 12.0 36.6 44.5 33.4
10 西安交通大学 陕西 570.2 34.2 41.0 16.7 47.6 258.8 57.0 19.4 25.9 40.4 29.3
输出部分的代码如下:
def output(cnt, extended_data):
rank_name, year, ind_map, k, univ_data = extended_data
output_data = univ_data[:max(0, min(cnt, len(univ_data)))]
# 打印表头
print(rank_name, f' 年份:{year}')
print(' ' * 19 + ' ' * 9, end='')
ik = list(map(lambda o: strB2Q(o.replace('(', '/').replace(')', '').strip()), k))
ip = ['\n 总 ', '\n 得 ', '\n 排名 学校名称 省份 分 ', '\n---- ------ --- --- ', '']
for j in range(4):
for i in ik:
i_len = len(i) + 1
print(f' {i[j * i_len // 4:(j + 1) * i_len // 4]: ^3} ', end='')
print(ip[j], end='')
for i in ik:
print(f' {"---": ^3} ', end='')
print()
# 打印数据
for i in output_data:
print(f"{i['ranking']:>3} {i['univNameCn']: ^10} {i['province']: >4} {i['score']:>5} ", end='')
for j in k:
print(f"{i['indData'][ind_map[j]]:>7}", end='')
print()
这样输出一个表格十分麻烦,要手动调整列宽等,而且输出结果也不十分美观。
但是我不知道有什么办法可以提升输出的质量,直到我使用 PyEcharts 时,我发现 PyEcharts 中的一个 render_notebook() 方法可以把结果用 HTML 的形式输出出来。
我也想让自己的输出结果更优雅,于是就开始扒拉 PyEcharts 的代码,最后我是用这样的方式知道如何输出 HTML 的:
dir(Bar().render_notebook())
上面这行代码输出了下面这些内容:
['__class__',
'__delattr__',
'__dict__',
'__dir__',
'__doc__',
'__eq__',
'__format__',
'__ge__',
'__getattribute__',
'__gt__',
'__hash__',
'__html__',
'__init__',
'__init_subclass__',
'__le__',
'__lt__',
'__module__',
'__ne__',
'__new__',
'__reduce__',
'__reduce_ex__',
'__repr__',
'__setattr__',
'__sizeof__',
'__str__',
'__subclasshook__',
'__weakref__',
'_repr_html_',
'data']
我注意到了一个 _repr_html_
方法,于是我编写了一个测试类,其中声明了一个 _repr_html_
方法,然后实例化它:
class Test:
def _repr_html_(self):
return '<div style="width:20px;height:20px;background-color:red"></div>'
Test()
果不其然,它正常工作了。下图是它的输出结果。
后来我发现不止有 _repr_html_
,还有 _repr_png_
、_repr_markdown_
等,用这个方式可以让这类方法们显露无疑:
class ShowMeTheMethods:
def __getattr__(self, attr):
print(attr)
ShowMeTheMethods()
上面的代码输出结果如下:
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_ipython_display_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_mimebundle_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_html_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_markdown_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_svg_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_png_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_pdf_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_jpeg_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_latex_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_json_
_ipython_canary_method_should_not_exist_
_repr_javascript_
可以看到 Jupyter Notebook 调用了许多方法。除了 repr 开头的方法,还有一个 _ipython_display_
方法和 一个 _ipython_canary_method_should_not_exist_
变量。经过测试,如果类中存在 _ipython_canary_method_should_not_exist_
,则不会调用以上的这些方法。关于 _ipython_display_
方法,我没有深入研究过,在此就不展开说明了。
除了 _repr_html_
之外,_repr_png_
我也很常用。关于这个方法,其实我最早是在 PIL 库的 Image 对象中发现的。
dir(Image.open(./files.png))
可以看到有一个_repr_png_
方法。
现在我经常使用 HTML 的方式输出,写了一些输出的工具类,在这里做一个分享:
from base64 import b64encode
# 自定义输出类,让内容平铺而不是独占一行
class HTML:
__class_ind: int = 0
def __init__(self, *df):
class_ind = 'c' + str(HTML.__class_ind)
HTML.__class_ind += 1
self.html = '<div class="' + class_ind + '"><style scoped>.' + class_ind + '>pre,.' + class_ind + \
'>img,.' + class_ind + '>div{display:inline-block;margin-right:20px !important}</style>'
if len(df) == 1:
df = df[0]
for d in df:
if hasattr(d, '_repr_html_'):
self.html += '<div>' + d._repr_html_() + '</div>'
elif hasattr(d, '_repr_png_'):
self.html += '<img src="data:image/png;base64,' + b64encode(d._repr_png_()).decode() + '</img>'
else:
self.html += '<pre>' + str(d) + '</pre>'
self.html += '</div>'
def _repr_html_(self):
return self.html
效果:
# 可以切换输出显示的内容
class HTMLTab:
__id = 0
def __init__(self, *argv):
HTMLTab.__id += 1
id_ = str(HTMLTab.__id)
switcher = '<div class="switcher' + id_ + '">'
container = ''
cnt = 0
if len(argv) == 1:
argv = argv[0]
for i in argv:
switcher += '<button id="btn_' + str(cnt) + '__' + id_ + '">' + str(i[0]) + '</button>'
container += '<div class="container' + id_ + '" id="con_' + str(cnt) + '__' + id_ + '">' + \
(i[1]._repr_html_() if hasattr(i[1], '_repr_html_') else ('<pre>' + str(i[1]) + '</pre>')) + '</div>'
cnt += 1
switcher += '</div>'
java_script = (
'<script>var c' + id_ + '=document.querySelectorAll(".container' + id_ + '[id^=con_]"),b' + id_ + '=doc'
'ument.querySelectorAll(".switcher' + id_ + '>[id^=btn_]"),f' + id_ + '=()=>{for(let i of c' + id_ + ')'
'{i.style.display="none"}};f' + id_ + '();for(let i of b' + id_ + '){i.onclick=function(){f' + id_ + '('
');for(let i of b' + id_ + '){i.style.color="#000"}this.style.color="#44f";window["con_"+this.id.substr'
'(4)].style.display="inline"}}b' + id_ + '[0].onclick()</script>'
)
self.__html = switcher + container + java_script
def _repr_html_(self):
return self.__html
效果:
在Jupyter Notebook 中输出 HTML的更多相关文章
- 机器学习:Jupyter Notebook中numpy的使用
一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit ...
- 非线性函数的最小二乘拟合及在Jupyter notebook中输入公式 [原创]
突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的 ...
- [转载]Jupyter Notebook中自动补全代码
原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/667928 在公众号之前的文章中,已经介绍了在Jupyter Notebook中设置主题以及输出代码文件到pdf文件中,本文来 ...
- 在jupyter notebook中同时安装python2和python3
之前讨论过在anaconda下安装多个python版本,本期来讨论下,jupyter notebook中怎样同时安装python2.7 和python3.x. 由于我之前使用的jupyter note ...
- jupyter notebook中No module named 'tensorflow'
当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况,如下: ---------------------------------------------------------- ...
- 解决在jupyter notebook中遇到的ImportError: matplotlib is required for plotting问题
昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下 ...
- 在jupyter notebook中运行R语言
要想在jupyter notebook中运行R语言其实非常简单,按顺序安装下面扩展包即可: install.package('repr','IRdisplay','evaluate','crayon' ...
- 在jupyter notebook 中同时使用安装不同版本的python内核-从而可以进行切换
在安装anaconda的时候,默认安装的是python3.6 但是cs231n课程作业是在py2.7环境下运行的.所以需要在jupyter notebook中安装并启用python2.7版本 方法: ...
- jupyter notebook中出现ValueError: signal only works in main thread 报错 即 长时间in[*] 解决办法
我在jupyter notebook中新建了一个基于py3.6的kernel用来进行tensorflow学习 但是在jupyter notebook中建立该kernel时,右上角总是显示 服务正在启动 ...
- 在jupyter notebook 中编辑公式
jupyter notebook是一个python的交互式开发环境,广泛应用于数据分析的场景下. 在jupyter notebook中,还可以很方便的编辑数学公式. 1.Markdown状态 编辑公式 ...
随机推荐
- vscode 中前端代码不能通过ctrl+鼠标左键点击跳转(亲测可行)
1.ctrl+p 查找 jsconfig.json文件.如果没有,就在根目录下新建jsconfig.json 2.若已经有文件,如下图新增paths 若没有,复制下面内容到jsconfig.json ...
- OKHttp 之--------http/https协议处理方法 (Finn_ZengYuan博客)
如果遇到okttp需要使用https协议,那么就需要在支持ssl,不说了,撸码搞起: 加入下面代码即可搞定:主要就是设置 builder.sslSocketFactory(sslParams.sSLS ...
- 从零搭建hadoop集群之安装jdk
卸载系统自带的OpenJDK以及相关的java文件 1. 查询系统自带的OpenJDK版本信息 [root@hadoop01 ~]# java -version #查询系统自带的OpenJDK版本信息 ...
- vi 快捷键/ctags
vi 配置 syntax enableset nu set relativenumberset hlsearch set autoindentset shiftwidth=4set tabstop=4 ...
- Python学习笔记组织文件之将指定目录下的指定格式文件压缩到指定文件夹
随笔记录方便自己和同路人查阅. #------------------------------------------------我是可耻的分割线--------------------------- ...
- centos7 yum安装配置Lnmp和负载配置
首先配置防火墙CentOS 7.0默认使用的是firewall作为防火墙1.关闭firewall: systemctl stop firewalld.service #停止firewallsystem ...
- 在Ubuntu19.04系统中安装Emacs遇到的问题
安装显示部分依赖软件包现在无法安装 发现emacs26无法安装 后来查阅资料,发现在Ubuntu18版本及以上就不需要更新了 即不需要以下操作: sudo apt update 同时安装也需要将ema ...
- 物流扫码固定式扫描相机BXT-10M 自动分拣读码器 条码识别扫码器
物流扫码固定式扫描相机BXT-10M 自动分拣读码器 条码识别扫码器 VX : orihard2014 标签: 条码识别扫码器, 自动分拣读码器, 物流扫码固定式扫描相机, 物流扫码相机
- visual studio 2015 IOS开发连接mac时提示错误couldn't connect to xxxx, please try again的一个方法
本人使用虚拟机MAC.原本使用虚拟机中的VS2015连接正常没有问题. 但是当把MAC的虚拟机文件COPY到另一个机器上,提示"couldn't connect to xxxx, plea ...
- 如何判断JS数据类型
在 ECMAScript 规范中,共定义了 7 种数据类型,分为 基本类型 和 引用类型 两大类,如下所示: 基本类型:String.Number.Boolean.Symbol.Undefined.N ...