Bild des AutorsAls Datenwissenschaftler ist Jupyter Pocket book zu einer der ersten Plattformen geworden, die wir verwenden, da es eine einfachere Datenmanipulation im Vergleich zu Customary -Programmier -IDEs ermöglicht. In Anbetracht seines Dienstprogramms ist Jupyter Pocket book zu einem Customary -Device geworden, das jeder Datenwissenschaftler in seiner täglichen Arbeit verwendet.
Das Jupyter -Notizbuch ist bereits so nützlich, wie es ist. Wir können jedoch seine Nützlichkeit weiter verbessern, indem wir verschiedene Erweiterungen nutzen. In diesem Artikel werden wir sieben verschiedene Jupyter -Pocket book -Erweiterungen untersuchen, die Ihre Arbeit verbessern.
1. Jupyter beitragen
Der Jupyter beitragen NBEXTENSIONSoft als nBextensionen bezeichnet, ist keine einzige Erweiterung, sondern ein Bündel von mehr als fünfzig Jupyter -Erweiterungen, die wir verwenden können.
Die meisten Erweiterungen sind einfache, mit einer einzigen Verbesserung unserer Arbeit, aber diese Erweiterungen bieten immer noch zusätzlichen Wert, den Sie verwenden sollten, wenn Sie mit Jupyter Pocket book arbeiten.
Befolgen Sie den in der Dokumentation beschriebenen Installationsprozess, und Sie sehen eine neue Registerkarte in Ihrem Jupyter -Notizbuch mit der Bezeichnung Nbextensions. Wählen Sie diese Registerkarte aus, und Sie sehen die Erweiterungsliste wie unten gezeigt.
Es gibt viele Empfehlungsverlängerungen, die Sie auswählen können, aber nicht beschränkt sind:
- Hinterland: Aktivieren Sie die automatische Vervollständigung von Echtzeit-Code, während wir eingeben
- Variabler Inspektor: Öffnet ein Seitenscheibenbereich, um die von uns eingeleiteten aktuellen Variablen anzuzeigen
- Runtools: Fügt eine schwimmende Symbolleiste für die versatile Ausführung von Zellen hinzu
- Scratchpad: Bietet ein schwimmendes Scratchpad für temporäre Notizen
- Zeit ausführen: Zeigen Sie, wie lange der Code ausgeführt wird und wann
Es gibt noch viele weitere Erweiterungen von NBEXTENSIONS, die Sie ausprobieren können. Probieren Sie sie selbst aus.
2. Jupyter-Ressource-Utilization
Eine Sache, die das native Jupyter -Notizbuch fehlt, ist die Fähigkeit, die Ressourcenverbrauch innerhalb der Plattform zu überwachen. Es klingt einfach, aber das Verständnis unseres Gedächtnisses und der verfügbaren Kerne ist bei der Arbeit mit großen Datensätzen oder Trainingsmodellen von Vorteil.
Der Jupyter-Useful resource-uSage Eine Erweiterung wird uns als Indikator zur Steuerung der gesamten Ressourcen bei der Arbeit mit dem Jupyter -Pocket book erhalten.
Wenn Sie der Set up befolgt haben, ist die Ressourcenverwendung ähnlich wie das Bild unten.
Die Erweiterung sollte uns bei vielen unserer Datenwissenschaftsaufgaben helfen, indem wir uns ermöglichen, die verfügbaren Ressourcen in unseren Systemen sicherzustellen.
3. Jupyter -Widgets
Das Jupyter-Notizbuch ist für Visualisierungen intestine geeignet, wurde jedoch zunächst als statisches Werkzeug entwickelt. Die Ausgabe, die Sie erhalten, ist nicht für weitere Interaktionen vorgesehen.
Allerdings die Jupyter -Widgets Ändern Sie, wie Sie Ihr Jupyter -Notizbuch verwenden können, da Sie die Daten, die Sie im Pocket book haben, in eine interaktive Visualisierung umwandeln können. Wir können unten ein Beispiel für Jupyter -Widgets sehen.
Durch die Verwendung von Python -Code können wir eine interaktive Visualisierung generieren, mit der Benutzer einen intuitiveren Datenexplorationsprozess beteiligen können.
4. Jupyter -Themen
Während wir am Jupyter -Notizbuch arbeiten, ist die Artwork und Weise, wie unser Pocket book aussieht, für uns nicht angenehm oder einfach nicht der richtige Ton für unsere Arbeit.
In diesem Fall können wir die verwenden Jupyter -Themen Erweiterung zum Anpassen des Erscheinungsbilds unseres Jupyter -Notizbuchs. Mit einem einfachen Befehlszeilenbefehl können Sie das Customary -Look durch etwas anderes in der Liste ersetzen.
Zum Beispiel die Jupyter -Themen monokai Das Thema sieht wie das Bild unten aus.
Wenn Sie Themenänderungen benötigen, ist diese Erweiterung perfekt für Sie.
5. NbConvert
Das Jupyter -Pocket book kann als Programmierler -Device für Datenwissenschaftler dienen, sodass sie die Zellen steuern und Erklärungen abgeben können. Obwohl das Teilen von ihnen vom Format unterscheidet, ist es nur aus der IDE zugänglich.
Mit NbConvertSie können ein Jupyter -Notizbuch in verschiedene Formate verwandeln, einschließlich HTML, Latex, PDF und mehr. Mit einem einzigen Befehl können Sie das Notizbuch in ein anderes Format konvertieren.
Verwenden Sie diese Erweiterung, wenn Sie Ihr Pocket book in einem anderen Format als dem veröffentlichen müssen .ipynb Datei.
6. Voilà
Die üblichen Jupyter -Notizbücher sind eine statische Anwendung, in der Sie den Code so ausführen, wie er ist, und keine eigenständige Anwendung zum Ausführen.
Voilà Verwandelt die Customary -Jupyter -Notizbücher in eine eigenständige Webanwendung, mit der Sie interagieren und erkunden können. Mit einer Codezeile können Sie das Notizbuch als Anwendung vorstellen, ähnlich wie unten.
Wenn Sie Ihr Jupyter -Notizbuch als Anwendung präsentieren müssen, ist diese Erweiterung perfekt für Sie.
7. Aufstieg
Apropos Präsentation, es gibt Zeiten, in denen Sie Ihren Jupyter -Pocket book -Code in einer Diashow erstellen möchten.
Mit ERHEBENSie können Ihr Notizbuch in eine Stay -Präsentation verwandeln, die wie eine PowerPoint -Präsentation aussieht.
Sie können das Aufstiegsbeispiel ähnlich dem Bild unten sehen.
Wenn Sie Ihr Pocket book nacheinander präsentieren müssen, hilft Sie auf Steig, eine interaktive Präsentation zu erstellen.
Abschluss
Jupyter Pocket book ist eine Plattform, die von vielen Datenwissenschaftlern für die Datenanalyse und die kollaborative Arbeit verwendet wird. Es ist bereits ein gutes Werkzeug, aber wir können Erweiterungen verwenden, die unserer Arbeit helfen. In diesem Artikel haben wir sieben verschiedene Jupyter -Pocket book -Erweiterungen untersucht, die Datenwissenschaftler nicht verpassen sollten:
Ich hoffe das hat geholfen!
Cornellius Yudha Wijaya ist ein Information Science Assistant Supervisor und Datenautor. Während er in Vollzeit bei Allianz Indonesien arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien und das Schreiben von Medien zu teilen. Cornellius schreibt über eine Vielzahl von KI- und maschinellen Lernthemen.