Mac下使文件标题栏显示绝对路径

defaults write com.apple.finder _FXShowPosixPathInTitle -bool YES 

killall Finder



<think>好的,用户之前已经询问过关于Box-Cox变换的代码在哪里输入以及如何操作,现在他安装了Jupyter Notebook,接下来需要知道具体怎么操作。我需要一步步引导他使用Jupyter Notebook,从启动到运行代码。 首先,用户可能对Jupyter Notebook不太熟悉,所以需要详细说明如何启动。应该包括命令行启动和常见问题,比如浏览器没有自动打开的情况。然后,创建新笔记本的步骤,如何命名,界面介绍,这些都很重要。 接下来是运行代码的步骤,需要分步说明,比如如何输入代码、运行单元格。用户提供的代码中有加载数据的部分,可能需要提醒用户替换文件路径,并且注意文件的位置是否在正确的目录下。这里可能需要解释如何上传文件到Jupyter的工作目录,或者使用绝对路径。 数据预处理部分,用户可能需要了解为什么要进行数据调整,特别是处理非正值的情况。需要确保用户理解offset的作用,以及如何调整参数。Box-Cox变换后的验证步骤,比如可视化结果,用户可能需要知道如何解读图表,判断变换是否成功。 常见问题部分,比如报错信息,用户可能在数据路径或非正值数据上遇到问题,需要给出具体的解决步骤。最后,保存和关闭的步骤也不能遗漏,避免用户丢失工作成果。 还需要考虑用户可能的操作环境,比如是否在本地或服务器上运行,是否需要安装额外的库。用户之前可能已经安装了jupyter,但可能需要检查是否有其他依赖库,如numpy、pandas、scipy等。如果没有,可能需要指导如何安装。 另外,用户可能对Jupyter的界面不熟悉,需要解释各个按钮的功能,比如运行、停止、保存等。可能需要提醒用户定期保存,避免意外关闭导致数据丢失。 最后,整体结构要清晰,分步骤进行,每个步骤都有具体的操作和说明,确保用户能跟上。同时,语言要简洁,避免技术术语过多,必要时举例说明,比如如何替换文件路径。</think>### **Jupyter Notebook 新手操作指南** #### **一、启动与界面准备** 1. **启动服务**: - 打开命令行(Windows:cmd / Mac:终端) - 输入命令启动服务: ```bash jupyter notebook ``` - 自动弹出浏览器窗口(若未弹出,手动访问地址栏显示的链接,如:`http://localhost:8888`) 2. **创建新笔记本**: - 点击右上角`New` → 选择`Python 3`(自动创建`.ipynb`文件) - 重命名文件:点击顶部文件名(默认`Untitled`),改为`boxcox_analysis` --- #### **二、代码运行全流程(对照之前提供的代码)** **步骤1:安装必要库(若未安装)** ```python # 在代码单元格中输入: !pip install numpy pandas scipy statsmodels matplotlib ``` - 执行方法:按`Shift + Enter` - 注意:感叹号`!`是Jupyter执行系统命令的特殊符号 **步骤2:逐段执行代码** 1. **导入库**: ```python import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import boxcox, normaltest import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt ``` - 执行后左侧出现`In [1]:`表示已载入内存 2. **加载数据**: ```python # 重点调整部分!!! # 方法1:直接上传文件到Jupyter工作目录 data = pd.read_csv('your_data.csv')['target_column'] # 方法2:使用绝对路径(示例) # data = pd.read_csv('/Users/yourname/Downloads/data.csv')['price'] ``` - 文件上传操作:通过Jupyter网页界面左侧的`Upload`按钮 3. **执行预处理与变换**: ```python # 数据偏移修正(自动处理非正值) if (data <= 0).any(): offset = np.abs(data.min()) + 1e-6 data_adj = data + offset else: data_adj = data.copy() # 执行Box-Cox变换 transformed, lambda_val = boxcox(data_adj) ``` --- #### **三、可视化交互技巧** 1. **显示图表**: - 执行绘图代码后,图表直接显示在单元格下方 - 调整图表大小:修改`figsize=(宽度,高度)`参数 2. **实时修改**: ```python # 示例:调整直方图分箱数 ax[1].hist(transformed, bins=50) # 原为bins=30 ``` - 修改后重新执行该单元格即可更新图表 --- #### **四、常见操作问题解决** | 问题现象 | 解决方案 | |---------|----------| | 单元格执行卡死 | 点击工具栏`■`停止按钮 → 重启内核(Kernel → Restart) | | 变量值查看 | 在空白单元格直接输入变量名执行,如:`lambda_val` | | 代码补全 | 输入变量时按`Tab`键触发自动补全 | | 帮助文档 | 在函数名后按`Shift + Tab`调出帮助(如:`boxcox?`) | --- #### **五、数据保存操作** 1. **保存变换结果**: ```python pd.DataFrame(transformed).to_csv('transformed_data.csv') ``` 2. **保存整个笔记本**: - 定期点击工具栏`💾`保存图标 - 关闭浏览器前确认执行`File → Close and Halt` --- #### **六、扩展功能推荐** 1. **Markdown笔记**: - 新建`Markdown`单元格,用`#`创建标题,`*`创建列表 - 示例: ```markdown ## 实验记录 * 2023-08-20 首次测试 * 最优λ值:{lambda_val} ``` 2. **快捷键加速**: - `Ctrl + Enter`:执行当前单元格 - `Esc + B`:下方新建单元格 - `Esc + M`:切换单元格为Markdown模式 --- **操作验证**:执行完所有步骤后,检查是否出现以下两个图表: 1. 左侧Q-Q图(数据点接近红色对角线) 2. 右侧直方图(柱状分布与红色虚线基本重合) 若图表正常显示,说明Box-Cox变换已成功执行!
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