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 ex...
%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。
File <frozen importlib._bootstrap>:1007, in _find_and_load(name, import_) File <frozen importlib._bootstrap>:986, in _find_and_load_unlocked(name, import_) File <frozen importlib._bootstrap>:680, in _load_unlocked(spec) File <frozen importlib._bootstrap_external>:850, in exec_module...
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: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。
%%load_ext watermark 让我们在 Jupyter Notebook 中尝试扩展。首先,我们可以运行以下代码来获取我们的硬件信息。 %watermark 默认情况下,魔术命令%watermark 会为我们提供硬件信息。我们可以使用水印获取很多信息,例如我们在 Jupyter Notebook 环境中导入的包版本。
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。
%load_ext autoreload %autoreload 2 这样,当你修改已加载的模块时,Jupyter notebook会自动重新加载这些模块,使你的修改生效。 需要注意的是,autoreload魔术命令只会自动重新加载已加载的模块,而不会自动重新运行已执行的代码。因此,如果你修改了已执行的代码,需要手动重新运行相关单元格。
%load_ext autoreload%autoreload 1%aimport analyze 这三行代码只有在 Jupyter 里面才能正常运行,在 普通的.py 文件里面这样写会报错。它们的作用是:第1行启动autoreload机制。第2行,设置自动加载通过%aimport导入的模块。第3行使用%aimport导入analyze模块。