在Jupyter中进行数据分析和可视化时,可以通过以下方法来保存工作成果:导出为HTML、保存为图像文件(如PNG、JPEG)、使用Matplotlib的savefig函数、保存为PDF文件。其中,使用Matplotlib的savefig函数是最常见且方便的方法。在Jupyter Notebook中,通常会使用Matplotlib库来创建图表,只需在绘图代码后添加plt.savefig('filename.png...
熟悉和了解markdown语法可以使得你的jupyter notebook的使用更加方便和快捷。 五、jupyter notebook的第三方插件 jupyter notebook因为其开源的强大优势,它有许多强大好用的第三方插件,使用它们可以使得你的jupyter notebook的使用更加舒适和方便。 插件一:jupyterthemes样式美化 jupyterthemes提供一些可供选择的样式模板用于...
Pandas是一种高效的数据处理库,它以dataframe和series为基本数据类型,呈现出类似excel的二维数据。 在Jupyter中,会美化Pandas的输出。不同于IDE展示的文本形式,Jupyter可以通过CSS修改表格的样式。 我们在做excel表格的时候,常常会对重要数据进行highlight,或者用不同颜色表示数据的大小。这在Pandas中也是可以实现的,而且...
在Jupyter的主界面中,点击右上角的“New”按钮,选择“Python3”来创建一个新的Notebook。 创建完成后,我们会进入到一个新的Notebook中。在这个Notebook中,我们可以通过添加代码和文本单元来编写和运行代码。 数据可视化示例 下面我们将介绍几种常用的数据可视化技术,并提供相应的示例代码。 条形图 条形图是一种常用...
如果专业做数据分析或者商业分析项目,可能每周都会做一个项目,那么有必要规划好项目目录,把模板解压到合适的目录中。 3,运行JupyterNotebook 3.1 点击运行Jupyter Notebook 3.2 打开notebook所在文件夹 在打开的浏览器中,点开文件夹:情感分析结果怎样用JupyterNotebook生成走势图 ...
PyGWalker 是个在 Jupyter Notebook 环境中运行的可视化探索式分析工具,仅一条命令即可生成一个可交互的图形界面,以类似 Tableau/PowerBI 的方式,通过拖拽字段进行数据分析。 过去在 python 中进行数据可视化分析时,经常需要查询大量的可视化类的代码,并编写胶水代码将其应用在数据集上。PyGWalker 的目标是通过一行代码...
Jupyter-notebook的使用演示 快捷键 Mac版 运行control+enter 运行并换行 alt+enter 查看传入参数 shift+tab 命令行启动 代码语言:javascript 复制 (base)bennyrhysdeMacBook-Pro:bin bennyrhys$ pwd/Users/bennyrhys/opt/anaconda3/bin(base)bennyrhysdeMacBook-Pro:bin bennyrhys$./jupyter notebook ...
在Linux系统中,我们可以使用Jupyter进行数据分析和可视化。Jupyter是一个基于Web的交互式计算环境,支持多种编程语言,如Python、R、Julia等。它的优点是能够在浏览器中直接运行代码,并可支持注释、调试和可视化等多种操作。 安装Jupyter 首先,在Linux系统中,需要先安装Python环境。可以通过以下命令安装: ...
Jupyter Notebook是一种基于网页的交互式计算环境,支持运行代码、编写文档、数学公式、可视化和其他富媒体。它是以交互性和可重复性为重点的数据科学工作台,具备易用性、简洁性和灵活性等特点。同时,它最大的特点是可以编写出具有高度可读性、易于维护和分享的研究式计算文档。 二、Jupyter Notebook的数据分析实践 1....
一.首先安装charts py2版本:pip install charts py3版本: pip3 install charts 二.遇到的问题: 1.使用py3 impo...