ipython notebook 安装、调用

本文介绍在Windows环境下安装ipython及其notebook的具体步骤,包括解决安装过程中的常见问题,如Failedbuildingwheelforscandir错误,并提供手动安装scandir包的方法。

很多python教程都用ipython作为交互式的开发工具,相比pycharm,好处在于变量直接输出,不用再设断点查看。网上查看了一些在windows平台安装ipython的博文,觉得十分繁琐,下面是我的安装步骤:

1、pip install ipython

过程中遇到Failed building wheel for scandir的错误,手动安装scandir包,在http://www.lfd.uci.edu/%7Egohlke/pythonlibs/里找到scandir包安装,成功。

2、pip install ipython notebook

安装ipython notebook。

3、ipython notebook

调用,主要用于打开ipynb为后缀的文件。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/weiweiting/p/7353956.html

### 如何在 IPython Notebook 中实现交互式可视化 为了实现在 IPython Notebook 中的交互式可视化,通常会利用 `matplotlib` 库来创建图表,并通过一些额外的功能使这些图表变得可交互。下面是一个具体的例子,展示了如何使用 `pandas` 和 `matplotlib` 来制作一个简单的条形图并使其具有一定的互动性。 #### 导入必要的库 首先需要确保已经导入了所有必需的 Python 库: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from ipywidgets import interact plt.style.use('ggplot') ``` 这里不仅引入了用于数据分析的数据框架 `pandas` 和绘图工具 `matplotlib`,还加入了来自 `ipywidgets` 的 `interact` 函数以便于构建用户界面控件[^4]。 #### 创建样本数据集 接着定义了一个包含姓名、年龄以及所在城市的信息表作为示例数据源: ```python data = { "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"], "Age": [24, 27, 22, 32], "City": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "Houston"] } df = pd.DataFrame(data) display(df) # 展示 DataFrame 数据结构 ``` 这段代码片段创建了一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象,并调用了 `display()` 方法显示其内容。 #### 构建基础图形 之后就可以基于上述数据绘制基本统计图表了,在这里是按照个人名字分组展示他们各自对应的年龄情况: ```python def plot_age_distribution(): ax = df.plot.bar(x='Name', y='Age', rot=0) plt.title("Age Distribution Among Individuals") plt.xlabel("Individual Names") plt.ylabel("Ages (years)") plt.tight_layout() plt.show() plot_age_distribution() ``` 此部分实现了静态版本的柱状图表示法,其中 X 轴代表不同人的名称而 Y 轴则对应他们的实际岁数。 #### 添加交互功能 为了让这个图表更加生动有趣,可以通过增加滑动条让用户能够动态调整所选列来进行比较分析: ```python @interact(column=['Age']) def update_plot(column): ax = df.plot.bar(x='Name', y=column, rot=0) plt.title(f"Distribution of {column} Among Individuals") plt.xlabel("Individual Names") plt.ylabel(column.capitalize()) plt.tight_layout() plt.show() ``` 在这个增强版的例子中,添加了一个下拉菜单允许访问者选择想要查看的具体属性(目前只有 “Age”,但可以根据需求扩展)。每当选择了新的选项时,都会重新渲染相应的直方图以反映最新状态。 以上就是在 IPython Notebook 中实施简单交互式可视化的完整过程说明。
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