数据分析基础之《jupyter notebook工具》

一、安装库

1、linux库

yum install python3-devel

2、python库

pip3 install -U matplotlib

pip3 install -U numpy

pip3 install -U pandas

pip3 install -U TA-Lib

pip3 install -U tables

pip3 install -U notebook

3、如果TA-Lib安装不上,先手动安装依赖库

cd /tmp

wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz

tar -zxvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz

cd ta-lib

./configure

make

make install

4、库说明

matplotlib:二维绘图设计工具

numpy:进行科学计算的基础软件包(数组、矩阵)

pandas:数据分析包

TA-Lib:金融技术指标库

tables:读取hdf5文件工具

notebook:数据分析与展示的平台

二、jupyter notebook介绍

1、什么是jupyter notebook

(1)jupyter notebook原名ipython notebook,是ipython的加强网页版,一个开源web应用程序

(2)名字源自julia、python和R(数据科学的三种开源语言)

(3)是一款程序员和科学工作者的编程、文档、笔记、展示软件

(4).ipynb文件格式是用于计算型叙述的JSON文档格式的正式规范

(5)参考jupiter 木星 宙斯

2、为什么使用jupyter notebook

(1)在画图方面的优势

(2)实时数据展示

(3)保留读取结果

3、启动

jupyter notebook --allow-root --ip 192.168.1.100

三、jupyter notebook使用

1、运行代码

快捷键:shift + enter

或者在Cell菜单中:

Run Cells and Select Below:运行并选择下一行

2、导航栏-Kernel

(1)Interrupt:中断代码执行(程序卡死时)

(2)Restart:重启python内核(执行太慢时重置全部资源)

(3)Restart & Clear Output:重启并清除所有输出

(4)Restart & Run All:重启并运行所有代码

四、cell操作

1、什么是cell

cell:一对In、Out会话被视作一个代码单元,称为cell

2、cell编辑两种模式

(1)编辑模式(Enter)

命令模式下 回车Enter 或 鼠标选择 cell进入编辑模式

可以操作cell内文本或代码,剪切 / 复制 / 粘贴 / 移动等操作

框呈绿色

(2)命令模式(Esc)

按 Esc 退出编辑,进入命令模式

可以操作cell单元本身进行,剪切 / 复制 / 粘贴 / 移动等操作

框呈蓝色

3、操作细节

4、命令模式常用快捷键

(1)a:在当前 cell 的上面添加 cell

(2)b:在当前 cell 的下面添加 cell

(3)双击d:删除当前 cell

(4)y or m:切换 code 和 markdown

5、编辑模式常用快捷键

(1)多光标操作:Ctrl键 + 点击鼠标

(2)回退:Ctrl+Z

(3)补全代码:变量、方法后跟 Tab 键

(4)为一行或多行代码添加 / 取消注释:Ctrl+/

五、markdown演示

1、标题和缩进

python 复制代码
print("hello world")

a = 1
b = 2
c = a + b

# 不打印以out的形式输出
c

print(c)

# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
#### 四级标题
##### 五级标题

- 一级缩进
    - 二级缩进
        - 三级缩进
相关推荐
JZC_xiaozhong7 小时前
销售订单如何自动同步多个业务系统?3种方案对比分析
大数据·数据分析·数据一致性·应用集成·数据孤岛解决方案·数据集成与应用集成
Y3815326629 小时前
serpbase + Pandas + Jupyter 数据分析实战
jupyter·数据分析·pandas
hqyjzsb1 天前
AI证书和传统证书有什么区别?
人工智能·金融·数据挖掘·数据分析·aigc·创业创新·学习方法
2601_963870221 天前
基于Python的晋江文学城热门作品数据分析与可视化
开发语言·python·数据分析
心运软件1 天前
基于深度学习的IMDB电影评论情感分析完整实现
人工智能·pytorch·深度学习·数据分析
庵中十三居士1 天前
B站首页推荐视频标题特征分析
数据分析
暖和_白开水1 天前
数据分析agent(十):loguru日志输出优化 和es 启动流程
java·elasticsearch·数据分析
图件制作GIS,储量计算2 天前
补充耕地质量验收实施细则(试行)
arcgis·数据挖掘·数据分析
ClickHouseDB2 天前
ClickHouse 开源十年:数据分析领域的中流砥柱
clickhouse·数据分析·开源
Ai_easygo2 天前
多Agent数据分析报告自动化实战:用CrewAI组支AI团队,丢份数据就出报告(从架构到评估)
人工智能·数据分析·自动化