首先使用 %load_ext 载入该模块: 注意:新的rpy2已改动,不能运行。参考:http://rpy2.readthedocs.io/en/version_2.7.x/interactive.html?highlight=rmagic %reload_ext rmagic /home/supermap/anaconda3/envs/GISpark/lib/python3.5/site-packages/IPython/extensions/rmagic.py:11: UserWarning: The rmagic ext...
%run:在当前内核中运行Python脚本。 %load:从脚本中加载代码并在当前内核中运行。 %who:列出所有变量。 %timeit:记录一行代码的执行时间。 %debug:在异常处输入调试器。 %matplotlib inline:在notebook中显示图形。 %load_ext:加载扩展,例如IPython扩展。 %pwd:打印当前工作目录。 %ls:显示当前目录中的所有文件。
%run:在当前内核中运行Python脚本。 %load:从脚本中加载代码并在当前内核中运行。 %who:列出所有变量。 %timeit:记录一行代码的执行时间。 %debug:在异常处输入调试器。 %matplotlib inline:在notebook中显示图形。 %load_ext:加载扩展,例如IPython扩展。 %pwd:打印当前工作目录。 %ls:显示当前目录中的所有文件。
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然后输入「%load_ext jupyter_ai」对插件进行加载。 之后是对API key进行配置,以ChatGPT为例,使用的命令是: %env OPENAI_API_KEY=(填入OpenAI的API key) 其他大模型的配置方法也都相似。 完成这些配置之后,就可以上手写代码了,输入内容的格式如下:
在jupyter中使用外部的拓展魔术命令,需要先像安装常规的Python库一样用pip等进行安装,再在使用前执行一次%load_ext 拓展名称或者import 拓展名称,之后在当前kernel还保持活跃的情况下,就可以随意在单元格内使用对应的拓展魔术命令。 下面我们来介绍一些常用的第三方魔术命令拓展。
然后输入「%load_ext jupyter_ai」对插件进行加载。 之后是对API key进行配置,以ChatGPT为例,使用的命令是: %env OPENAI_API_KEY=(填入OpenAI的API key) 其他大模型的配置方法也都相似。 完成这些配置之后,就可以上手写代码了,输入内容的格式如下:
然后输入「%load_ext jupyter_ai」对插件进行加载。 之后是对API key进行配置,以ChatGPT为例,使用的命令是: %env OPENAI_API_KEY=(填入OpenAI的API key) 其他大模型的配置方法也都相似。 完成这些配置之后,就可以上手写代码了,输入内容的格式如下:
%load_ext autoreload%autoreload2 把几个notebooks合并: 说起来惭愧,之前时晴都是手动从其它notebook里copy过来,过于手工浪费时间,安装个nbmerge就可以merge notebook了,如下所示: 代码语言:javascript 复制 !pip install nbmerge!nbmerge file_1.ipynb file_2.ipynb file_3.ipynb>merged.ipynb ...
这两个不是Ipython所内建的魔法命令,我们需要安装memory_profiler模块后,通过 %load_ext memory_profiler 载入 再使用 %memit 支持行模式和单元格模式 与timeit的使用相似 2.%mprun 可以更加细致的计算单个语句的空间复杂度 仅支持物理模块下的函数,单个文件如a.py就是一个物理模块,and 不支持交互式环境下的函数...