
来源:麦叔编程
作者:麦叔
本文帮你快速掌握数据分析师必须会用的两个工具 - ipython和jupyter notebook。
既然有了Python,为什么还要ipython?麦叔不用说话,给你一张图你就明白啦。jupyter notebook又是什么鬼?
建议把本文放到收藏夹。吃灰也好过需要的时候找不到。
iPython是Interactive Python,它是基于Python的一个包装。它其实就是一个可以通过pip安装的包。提供了普通python之外的一些功能,其中一个功能就是可以显示图片。
iPython在数据分析师,数据科学家,人工智能科学中经常使用。
(1)安装
python -m pip install ipython
(2)使用
ipython就是Python,使用方法和使用普通的交互式Python一样,代码也一样。只不过输出显示上有一定优化。
zjueman@maishu data_analysis % ipython Python 3.8.1 (v3.8.1:1b293b6006, Dec 18 2019,
14:08:53) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython
7.21.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]:
2.使用ipython:为了运行一下代码,请先安装numpy:
python -m pip install numpy
In [1]: a = 5 In [2]: b = "麦叔" In [3]: import numpy as np In [4]:
data = {i:np.random.randn() for i in range(7)} In [5]: data Out[5]: {0: 0.8738401705018338,
1: 0.7173530856483666, 2: 1.269301701227684, 3: -0.6322949353286054, 4: -2.3619895093818295,
5: -0.9031446928993554, 6: -0.07942775508126601}
3.问号寻求帮助:
In [4]: name = 'maishu' In [5]: name?
Type: str
String form: maishu
Length: 6 Docstring:
str(object='') -> str str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str
Create a new string object from the given object. If encoding or
errors is specified, then the object must expose a data buffer
that will be decoded using the given encoding and error handler.
Otherwise, returns the result of object.__str__() (if defined)
or repr(object).
encoding defaults to sys.getdefaultencoding().
errors defaults to 'strict'.
4.退出
In [10]: quit() zjueman@maishu data_analysis %
5.画图 为了运行一下代码需要先安装matplotlib
python -m pip install matplotlib
In [1]: import numpy as np In [2]: %matplotlib Using matplotlib backend: MacOSX In [3]: import matplotlib.pyplot as plt In [4]: plt.plot(np.random.randn(50).cumsum()) Out[4]: [<matplotlib.lines.line2d at 0x7fa7e7f8ce20>]matplotlib.lines.line2d at 0x7fa7e7f8ce20>
数据科学家们觉得ipython还不够过瘾,又在ipython基础上开发了jupyter notebook:一个基于网页的写代码界面。
jupyter是基于ipython的,很多操作几乎都一样。但是它有很多独特优点:
(1)文件可以保存为ipynb的文件
(2)在线编写代码
(3)支持多人协作
(4)支持markdown格式的文档
1. 安装
python -m pip install jupyter
2. 启动
> jupyter notebook
这个命令会在本机的8888端口上运行一个网站,并自动打开浏览器:
http://localhost:8888/tree
3. 基本使用
(1)创建文件
(2)编写和运行代码
(3)保存和修改文件名
4. Tab补全
在notebook中打代码的过程中,按Tab键可以自动提示和补全,类似于Pycharm和VSCode等IDE的功能:
它可支持:
(1)自动补全变量名
(2)自动补全函数名
(3)自动补全文件名等
5. 集成matplotlib画图
6. 魔术命令
(1)运行脚本:%run
(2)打印命令输入历史:%hist
(3)运行效率:%timeit
(4)其他魔术命令
(1)停止执行:Ctrl+C
(2)其他ipython快捷键
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11