参考: https://stackoverflow.com/questions/34818723/export-notebook-to-pdf-without-code    1. 第一个方式是直接在JN(Jupyter-Notebook)的input中写入如下html脚本建立 html的按钮,来决定html页面上是否显示代码,但是这个方式只是影响的显示效果,实际代码在导出为 html或者 PDF时仍是存在的.  代码如下: from IPython.display import HTML HT

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,本文来继续介绍jupyter notebook中一些实际的技巧. 本次要介绍的两个功能是: (1)针对 jupyter notebook 中的 Markdown 文件自动生成目录 (2)自动补全代码 上述两个功能,都是有 python的一个 jupyter 扩展插件Nbextensions库来实现. 安装

一.Jupyter Notebook的安装与启动 安装Jupyter Notebook pip3 install jupyter 启动 jupyter notebook 输入命令后会自动弹出浏览器窗口打开Jupyter Notebook 本地notebook的默认URL为:http://localhost:8888 想让notebook打开指定目录,只要进入此目录后执行命令即可 二.安装jupyter_contrib_nbextensions库 python -m pip install jup

一.问题 运行jupyter notebook,然后运行python代码,读取文件处理时,会报错.发现时IO读取时错误.应该是IO速率问题. 下面是问题报错: IOPub data rate exceeded. The notebook server will temporarily stop sending output to the client in order to avoid crashing it. To change this limit, set the config varia

一.简介 kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具,是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具,通过其面向Python开放的接口包keplergl,我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据,在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能,本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍. 二.利用keplergl调用kepler.gl 2.1 从一个小例

昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下是解决该问题的具体描述, 在此记录, 给后面学习的朋友提供一个参考. 环境 win8.1, python3.7, jupyter notebook 问题描述 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"

推荐使用Python3 版本 安装pip3 版本 打开终端输入,安装jupyter notebook(ipython4之后命名) pip3 install jupyter notebook 启动jupyter 终端输入 jupyter notebook 在浏览器运行Python 代码可以运行 比如 键入 1 + 2 输出 3

增强 Jupyter Notebook的功能 Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器,它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式:结合文本.代码和图更快捷地将信息传达给受众.目前,Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域. 然而,大部分开发者仅仅了解其皮毛.开发者使用 Jupyter Notebook 的基本功能来写 Python 代码.展示图.但是你们知道 Jupyter 中还有大量自定义功能吗?这些很酷的选项可以帮助你使用 Jupyte

方法1.利用 %run xx.py 直接运行得出结果. 方法2:利用 %load xx.py 载入代码再点击Run运行,这种方法的好处是可以方便修改代码. 说明: Jupyter Notebook中以%开头的代码为魔法函数 其中: %run 调用外部python脚本 %load 加载本地文件 Python中使用import和reload()出现错误的原因 >>> from imp >>> imp.reload(module) from imp import reload

Python 代码编辑器怎么选?PyCharm.VS Code.Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目.然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug. 尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了,Debug 并没有太大的需求,但弥补上 Jupyter 缺失的一环,能让它更好用,未来 Debug 也会作为默认模式. 为什么 Jupyte

按照上一篇博客安装完 Python 和 Jupyter Notebook 后,我们已经可以使用 Notebook 愉快的编写 Python 代码了,但是发现它不像其他编辑器那样会弹出代码提示,这稍微有点不便,在网上查找相关资料,发现可以通过安装插件来添加代码提示功能,具体安装流程如下: 参考:https://www.jianshu.com/p/6f267f5584f8 1.打开 Anaconda Navigator,点击 Environments -> base (root) -> Open

作为一个业余的Python爱好者,我是一只在使用着最省事的pycharm 尽管以前见好多大牛都用过 但是今天又看到关于jupyter notebook的推送了,于是就尝试了一下 这好像也就是jupyter最大的缺点了吧,自动补全不好用 于是我就放弃了 然后打开了我的pycharm, 好奇jupyter创建的文件是什么样子的,于是就打开看了一下 令人惊讶的事情发生了!!! pycharm支持了jupyter,连自动保存文件问题也就解决了!

PPT 是个强大的工具,但是笔者的 PPT 制作技术不咋地,所以之前的分享习惯使用 Jupyter Notebook + RISE,这样使用简单的 markdown 格式加上代码就足够做一次代码分享了.由于是纯文本格式的,我们可以放到 git 仓库里做版本控制.甚至你可以在网页里直接运行 python 代码.做好的分享还可以用 Jupyter 导出成 pdf.html等格式分享出去. 本文主要是讲如何使用 Jupyter Notebook + RISE 制作一个分享用的网页 PPT. 安装和使用

安装(不要用root) 安装anaconda3,然后ln -s bin目录下的jupyter命令到/usr/bin目录下 生成密码备用 敲ipython进入交互终端 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: 'sha1:67c9e60bb8b6:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' 然后复制整个 sha1:67c9e60bb8

Jupyter Notebook用久了就离不开了,然而自带的主题真的不忍直视.为了视力着想,为了自己看起来舒服,于是折腾了一番..在github上发现了一个jupyter-themes工具,可以通过pip安装,非常方便使用. 首先是主题下载,命令行如下所示: pip 安装好了,有的电脑可能会提示缺少 lesscpy,继续 pip 安装 pip install lesscpy 然后是对主题选择.字体大小进行设置,我总结了一个我最喜欢的 jt --lineh -f consolamono -tf p

1.背景主题.字体大小设置 安装Jupyter主题: pip install jupyterthemes 然后,更新Jupyter主题: pip install --upgrade jupyterthemes 查看可用主题: jt -l 我个人喜欢暗一点的背景主题,于是选择了monokai,它还支持语法高亮.下面是我的背景主题设置: jt -t monokai -f fira -fs 13 -cellw 90% -ofs 11 -dfs 11 -T -N -f(字体)  -fs(字体大小) -c

安装完 anaconda ,在jupyter notebook 中创建的文件的默认保存位置为C:\User\电脑名 修改保存位置 1.打开 anaconda prompt 2.输入 jupyter notebook --generate-config 3.按照上图中的路径,找到 jupyter_notebbook_config.py 文件,找到 c:NotebookApp.notebook_dir 这个变量,将你设置的路径卸载这里,用引号引起来,并删除注释 4.完成上面的步骤,接下来通过 jup

在使用Jupyter notebook时发现没有代码补全功能,于是在网上查找了一些资料,最后总结了以下内容. 1 安装显示目录功能: pip install jupyter_contrib_nbextensions 配置:安装完之后需要配置 nbextension, 2 注意配置的时候要确保已关闭 Jupyter Notebook jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check 3 启动 Jupyter Notebo

参考:https://www.cnblogs.com/damin1909/p/12691147.html 本人所用的python是anaconda下的,由于需求不同,创建了好多个python用于不同的目的,但是,今天创建的一个环境,在下载好jupyter notebook之后,虽然能在浏览器上打开,而且也能够打开代码文档,但是却无法运行代码. 报错为(在浏览器的jupyter notebook页面):到后台服务的连接没能建立, 我们会继续尝试重连, 请检出网络连接...还有服务配置. 在终端(本

我们安装好jupyter notebook之后,打开的默认地址是在C盘,文件保存的文字也是C盘,会有其它乱七八糟的东西放一起,很不方便,所以可以换一个保存位置 1. 首先,在要存放文件的位置新建文件夹 命名不要出现中文(这里我放在E盘): 2. 然后,打开Anaconda prompt 输入命令打开config文件 jupyter notebook --generate-config 出现的路径即config文件所在路径 3. 找到此路径的位置,打开config文件 4. 在文件中查找noteb

安装: . pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 2. jupyter contrib nbextension install --user 安装nbextensions_configurator 3. pip install --user jupyter_nbextensions_configurator 4. jupyter nbextensions_config