数据分析 之(一) --- 环境搭建

安装

首先打来终端,安装 ipython 。可以在终端 输入 ipython 回车进入:exit() 回车退出

1 pip  -V
2 pip  install  ipython

其次 安装 jupyter

1 pip  install  jupyter 

 启动程序

  • 命令:jupyter notebook

这个命令可以启动jupyter的交互服务器,并且把当前目录作为映射打开一个web界面,加载映射的目录结构

【注意】如果这个命令提示错误,检测环境变量还有anaconda是否安装完全(如果不完全:手动安装pip install jupyter)

  1. 首先,在终端 cd 到工作的目录下
  2. 其次,用 ipython notebook 将目录打开
  3. 之后,回在浏览器中显示工作环境。

快捷键

  • 命令模式

enter: 转入编辑模式

shift+enter:运行本行,并且选中下行

ctrl+enter: 运行本行,并且选中本行

alt+enter:运行本行,并且插入一个新的cell

Y:cell转入代码状态

M:cell转入Markdown状态

A: 在上方插入一个新的cell

B:在下方插入一个新的cell

  • 编辑模式下:

tab(或shift+tab)键:提示

ctrl+a:全选当前cell

ctrl+z:撤销

 IPython的帮助文档

  • 使用 help( )
1 help(len)
2 # 结果:
3 # Help on built-in function len in module builtins:
5 # len(obj, /)
6 #   Return the number of items in a container.
1 def func(a,b):
2     "求两个数的和"
3     return a+b
4 help(func)
5 # Help on function func in module __main__:
6 # func(a, b)
7 #   求两个数的和
  • 使用 “ ?”
1 len?
2 #  File "<ipython-input-17-454c24d9d6c5>", line 1
3 #    len?
4        ^
5 # SyntaxError: invalid syntax
1 func? 
2 # 对于自定义函数,“?”代表调出帮助文档 “??”代表调出源码
3 
4 #  File "<ipython-input-18-1d7f57ff9f96>", line 1
5 #   func? # 对于自定义函数,“?”代表调出帮助文档 “??”代表调出源码
6         ^
7 # SyntaxError: invalid syntax

IPython魔法命令

  • 运行外部python文件
  • %run xx.py
1 %run test.py 
2 # 这句话就是把外部的python文件中的内容引入到当前cell中
3 
4 add_A_B(10,20)

 

  • 查看运行计时
 1 %time print("hello")
 2 # hello
 3 # Wall time: 0 ns
 4 
 5 %time func(10,20)
 6 # Wall time: 0 ns
 7 # 30
 8 
 9 %timeit func(10,40)
10 # 308 ns ± 29.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
  • 查看当前会话中所有的变量与函数

当前会话指定的当前正在运行的所有的cell,当前kernel指的就是当前选择的cell

如果程序重启或者点击刷新键刷新页面则当前会话就会停止

如果点击停止按钮当前正在执行的kernel就会停止

1 %who
2 # a     add_A_B     func     p     qa     add_A_B     func     p     q
  • 执行系统终端指令

写法:!指令名(在windows系统下应该执行Windows的系统命令,linux要执行对应的Linux版本的系统zhil)

1 !ipconfig
  • 更多魔法指令或者cmd 

列出所有的魔法指令 %lsmagic

1 %lsmagic

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TMMM/p/10814984.html

大数据(一):什么是数据分析及环境搭建 当今世界对信息技术的依赖程度在不断加深,每天都会有大量的数据产生,我们经常会感到数据越来越多,但是要从中发现有价值的信息却越来越难。这里所说的信息,可以理解为对数据集处理之后的结果,是从数据集中提炼出的可用于其他场合的结论性的东西,而从原始数据中抽取出有价值的信息的这个过程我们就称之为数据分析,它是数据科学工作的一部分。数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据并采用统计、挖掘等技术对数据进行分析和解释的科学和艺术。 阅读详情

相关推荐

流数据分析技术实验一、Spark集群环境搭建

本次实验旨在搭建Spark集群并熟悉standalone运行模式。实验环境使用Ubuntu16.04系统,配置JDK1.8、Spark-2.3.2和Hadoop-2.7.3。实验过程包括:安装JDK和Spark平台、配置环境变量、设置集群节点、分发安装包到从节点、启动集群等步骤。实验成功搭建了Spark集群,测试程序运行正常,通过集群管理界面监控运行状态。实验心得强调仔细阅读文档、注意配置细节、确保节点通信正常的重要性。通过实验加深了对Spark集群安装配置的理解,掌握了集群启动关闭的关键操作。

m0_63099685的博客 68

华三 h3c PBR策略配置

先把最基础的配置做完,使用ospf单区域实现全网连通。此时会发现路由表中没有1.0网段的路由。因为g0/1接口带宽大于s1/0,所以不存在。 一:配置pbr使得源地址为192.168.0.2的报文从s1/0端口发送,其他报文还是按照普通路由转发。 [R1]acl advanced 3000 [R1-acl-ipv4-adv-3000]rule 1 permit ip source 192.168.0.2 0-----配置针对0.2地址的acl规则 [R1]policy-based-route a..

m0_49686750的博客 7021

策略路由(PBR)配置

1. 掌握策略路由的配置 2. 理解策略路由的原理

PBR+多出口NAT+IP SLA

route-map的一种应用,基于策略的路由比传统的路由能力更强,使用更灵活,它使网络管理者不仅能够根据目的地址而且能够根据协议类型、报文大小、应用或IP源地址来选择转发路径。策略路由可以定义为通过多路由器的负载平衡或根据总流量在各线上进行报文转发的服务质量来定义策略路由。 策略路由主要对经过路由器的数据流进行分流和过滤以及感兴趣的数据流。 在讲PBR之前有必要简单介绍下Route-map工具,Route-map包含两元,一个是match(匹配)还有一个是set(执行动作)。 Route-map默认为pe

weixin_49283635的博客 2161

CAN通信:EB中配置CAN驱动,配置参数解析

以S32K314芯片说明,其他芯片不同,参数配置也有差异。

zhangxiaio1的博客 2168

国科大——形式语言与自动机理论(0812课程)——作业

此次作业题考察,包括但不限于有限自动机、无限自动机、正则文法、正则表达式以及正则语言的性质,题考查下推自动机相关的知识,题考查图灵机相关的知识。此课程建议本科学习过课程的同学选修,成绩占比:考试100%。此课程虽然留有作业,但可做也可不做,且不考勤。

qq_54145399的博客 706

H3C-PBR-策略路由

梅利333 541

STM32中断实战:用ITR9606红外传感器DIY转速计数器(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用STM32中断机制和ITR9606红外传感器DIY高精度转速计数器。从传感器选型、中断配置到抗干扰设计,提供完整的实战指南和优化代码,特别适合嵌入式开发者和硬件工程师快速实现工业级转速检测系统。

weixin_29159613的博客 289

用PBR实现双出口智能选路与备份

本文详细介绍了企业双出口网络环境下实现智能选路与自动备份的配置方案。通过策略路由(PBR)和链路健康检测(Track/NQA)技术,实现内网不同部门流量按需分流,并在主线路故障时自动切换。教程包含四个核心步骤:1)定义ACL识别内网流量;2)配置NQA/Track实现链路健康检测;3)编写Route-Map策略路由规则;4)在接口应用策略。最后提供了验证方法和排错技巧,确保当主线路故障时业务能无缝切换,提升网络可靠性。该方案适用于企业多出口、MPLS备份等场景。

weixin_60560257的博客 385

高光谱知识(1)-高光谱成像技术的理解

系列文章目录 高光谱技术可以获得待观测目标或场景的连续单色光谱图像,并通过空间维(x, y)数据和光谱维(λ)数据共同组成三维观测数据立方体,从而为研究人员提供探测目标或场景中的每一个点的空间和光谱特征细节。这种兼具相机的高分辨成像能力和光谱仪的高光谱分辨能力使得高光谱被广泛应用于测绘遥感、目标识别、环境监测与评估、临床影像诊断、过程监控等任务中,并在地理、空间、海洋、气候、大气、农业、植被、生态、医药、安防、制造与色度等多个领域中发挥巨大作用。 文章目录系列文章目录前言一、按获取数据的过程划分二、按照光

Echo_Code的博客 1万+

小米手机免登录开启USB安装与调试(MIUI 9-11实测,已Root可用)

本文详细介绍了小米手机免登录开启USB安装与调试的底层方案,适用于已Root的MIUI 9-11版本设备。通过修改系统配置、禁用MIUI安装器验证和强制开启USB调试等步骤,帮助开发者绕过账号限制,实现快速调试。文章包含不同MIUI版本的兼容性处理和常见问题解决方法,实测有效。

weixin_33675507的博客 289

一、数据分析介绍与环境搭建

本文介绍了数据分析的基本概念、步骤、常见误区以及分析方法和工具。重点讲解了Python环境下的数据分析工具,包括Anaconda、Spyder和Jupyter Notebook等,并提供了环境搭建指南。作者强调了明确分析目的、结合业务知识以及选择合适的工具和代码的重要性。

weixin_44063529的博客 942

Index-TTS-1.5:多模态语音合成的技术演进与商业落地实践

本文深入探讨了Index-TTS-1.5在多模态语音合成领域的技术演进与商业落地。该模型基于GPT风格的自回归Transformer架构,通过优化条件编码器和引入字符-拼音混合建模,显著提升了语音生成的稳定性、精准度和真实感,实现了高质量的零样本语音克隆。文章还详细介绍了其云端体验、本地WebUI部署及ComfyUI集成等实战路径,并分析了其在虚拟数字人、个性化内容创作等商业场景中的应用潜力与挑战。

weixin_29098367的博客 402

Python数据分析(一):数据分析概述与环境搭建

本文系统介绍了Python数据分析的核心概念和应用方法。首先阐述了数据分析的定义和价值,即将原始数据转化为决策依据的过程,以及在各行业的应用场景。重点讲解了Python作为数据分析工具的优势,包括简洁语法、丰富生态和高效计算能力。详细说明了数据分析的完整流程:数据收集、清洗预处理、探索分析、可视化和决策落地。文章还介绍了必备工具链(NumPy、Pandas、Matplotlib等)和推荐开发环境Anaconda的特点,并讲解了Jupyter Notebook的交互式工作方式及基本操作

cui_ruicheng的博客 496

基于C++和Basler SDK的相机开发详解

Basler相机是德国Basler公司生产的高性能工业相机,具有高分辨率、高帧率和低噪声的特点。Basler相机广泛应用于机器视觉、工业自动化、医疗影像和安防监控等领域。高分辨率和高帧率:能够捕捉清晰、细腻的图像。多种接口:支持USB、GigE、Camera Link等多种接口,方便不同应用场景的需求。丰富的配置选项:支持多种图像格式、分辨率和帧率的配置,适应不同的应用需求。本文详细介绍了如何基于C++和Basler SDK进行相机开发,涵盖了从环境搭建、相机连接、图像采集到图像处理的完整过程。

qq_38334677的博客 2100

万字长文,YOLOv8 yaml 文件解析 | 一文搞定 YOLOv8 分类任务,检测任务,分割任务,关键点任务

YOLOv8 yaml 文件解析 | 一文搞定 YOLOv8 分类任务,检测任务,分割任务,关键点任务

Coding... 1万+

数据分析(一):环境搭建,以及初步操作文件

1、准备工作 ①定义:用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程 ②环境部署,可以再pycharm中做也可以再jupyter中做 ③jupyter的介绍:基于web的在线编辑器 ,可交互式 ,.ipynb文件分享 ,支持markdown ④jupyter的安装:首先要安装python解释器(就是python),然后pip install jupyter ,如果安装了conda,它是自带jupyter和python解释器的直接打开就好,不建议用c

weixin_49088841的博客 373

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

Python数据分析入门(一):搭建环境

Python版本: 本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看 https://space.bilibili.com/523606542 Python学习交流群:1039649593 Anaconda: Anaconda(水蟒)是一个捆绑了Python、conda、其他相关依赖包的一个软件。包含了180多个可学计算包及其依赖。Anaconda3是集成了Python3的环境

Python案例分享,B站视频教程:https://space.bilibili.com/523606542 928

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

Python数据分析从零到一:环境搭建、核心库与实战项目全解析

数据分析作为从海量信息中提取价值的关键技术,其核心在于通过系统化的工具和方法将原始数据转化为可操作的洞见。Python凭借其简洁语法和强大的生态库,已成为数据分析领域的主流工具。其技术价值体现在能够高效处理大规模数据集、自动化复杂的数据清洗流程,并支持从基础统计到机器学习的完整分析链条。在应用场景上,Python数据分析广泛适用于业务报表自动化、市场趋势研究、学术数据处理等多个领域。本文聚焦于Python数据分析的入门实战,详细介绍了如何从零搭建Python环境,并深入讲解了while循环等基础控制结构,以

weixin_34195546的博客 338

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

数据分析学习笔记(一)-开发环境搭建

  公司的SNS马上就要启动数据分析模块的开发了,现在正在准备阶段。找了本《社交网站的数据挖掘和分析》感觉还不错,可以做练手和经验积累使用。 由于书中是通过python来做数据挖掘和分析,所以这里从搭建环境开始。 1.安装python 2.安装python的包管理器easy_install:  sudo apt-get install python-setuptools     ...

VVhome 346

Python数据分析与挖掘学习笔记一:库和环境搭建

概念介绍: 数据分析:  用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行详细研究和概括总结,以求最大化地发挥数据的作用,提取有用信息和形成结论 数据挖掘: 从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程. 数据分析的三大作用:现状分析、原因分析、预测分析。 数据分析的流程: 1.        明确目的与思路:先决条件、提供方向 2.        数据收集:数据库、其他媒介(使用爬虫, 网...

94v587的博客 713

Python 数据分析与机器学习入门 (一):环境搭建与核心库概览

本文是 Python 数据分析与机器学习入门系列的第一篇,专为初学者设计。文章首先阐明了 Python在数据科学领域的优势,然后手把手指导读者如何使用 Anaconda 搭建一个无痛、专业的开发环境,并介绍了强大的交互式工具 Jupyter Notebook 的基本操作。最后,简要概览了 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等核心库的功能。通过本文,您将为后续的数据科学学习之旅打下坚实的基础

程序员阿超的博客 811

用于python环境下的数据操作_数据分析(一):环境搭建,以及初步操作文件

1、准备工作①定义:用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程②环境部署,可以再pycharm中做也可以再jupyter中做③jupyter的介绍:基于web的在线编辑器 ,可交互式 ,.ipynb文件分享 ,支持markdown④jupyter的安装:首先要安装python解释器(就是python),然后pip install ju...

weixin_39744512的博客 141

【大数据处理与可视化】一 、大数据分析环境搭建(安装 Anaconda 3 开发环境)

安装Anaconda3开发环境,根据不同的操作系统,掌握在不同系统上安装Anaconda3的不同方法,并进行实际操作,达到熟练掌握的标准;安装完成后,启动jupyter notebook,分别在code模式下输出“hello world”,和在Markdown模式输出 “一级标题”、“二级标题”、“三级标题”

慢热型网友的博客 1757

Python 数据分析与数据可视化(一)Python 开发环境搭建与编码规范

1. Python 开发环境搭建与编码规范 1.1 Python 开发环境搭建与使用 1.1.1 Python 语言的特点 可以解释执行源码 支持伪编译为字节码来提高加载速度 支持使用 py2exe、pyinstaller、cx_Freeze、py2app 或其他类似工具将 Python 程序及其所有依赖库打包成为各种平台上的可执行文件 支持命令式编程和函数式编程两种编程模式 拥有大量的几乎支持所有领域应用开发的成熟扩展库 1.1.2 Python 开发环境 IDLE Jupyter Notebook

我只做自己 2281
上一篇: 爬虫框架Scrapy 之(四) --- scrapy运行原理(管道)
下一篇: 爬虫基础spider 之(一) --- 初识爬虫
baoding4359
博客等级 码龄11年 2粉丝 0原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值