js 流程图插件_超棒！8 款非常实用的 JupyterLab 插件

最新推荐文章于 2025-04-26 23:30:21 发布

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文章标签： js 流程图插件 js流程图插件

本文推荐了8款实用的JupyterLab插件，包括Cookiecutter、JupyterLab GitHub、Jupyterlab Git等，涵盖了项目组织、GitHub集成、版本控制、目录展示、流程图绘制等多个方面，助力提升数据科学家的工作效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

JupyterLab 是数据科学界使用最广泛的 IDEs 之一。在探索性分析方面，它是许多数据科学家的首选工具。JupyterLab 巧妙地将许多功能捆绑在一起，实现高效协作。它具有极强的扩展性，丰富的插件显著提升编码体验，大大提高工作效率。

在安装 JupyterLab 插件之前，你需要安装Node.js（如已安装可以忽略），方法如下：

conda

JupyterLab 插件

下面我将给大家分享 8 款 JupyterLab 插件，相信无论你是刚入门的新手还是进阶的老手都会有所收获，详情介绍如下：

1、Cookiecutter

我们知道 Jupyter 的弱点之一，它不提供组织项目的工具。Cookiecutter 可以完美解决这个问题。它是一个python包，只需几行代码就可以创建一个标准的文件夹结构。

安装

瞧！现在，你应该可以设置一个标准文件夹结构，例如：

├── README.md          <- Front page of the project. Let everyone 
│                         know the major points.
│
├── models             <- Trained and serialized models, model
│                         predictions, or model summaries.
│
├── notebooks          <- Jupyter notebooks. Use set naming
│                         E.g. `1.2-rd-data-exploration`.
│
├── reports            <- HTML, PDF, and LaTeX.
│   └── figures        <- Generated figures.
│
├── requirements.txt   <- File for reproducing the environment
│                         `$ pip freeze > requirements.txt`
├── data
│   ├── external       <- Third party sources.
│   ├── interim        <- In-progress intermediate data.
│   ├── processed      <- The final data sets for modelling.
│   └── raw            <- The original, immutable data.
│
└── src                <- Source code for use in this project.
    ├── __init__.py    <- Makes src a Python module. 
    │
    ├── custom_func.py <- Various custom functions to import.
    │
    ├── data           <- Scripts to download or generate data.
    │   └── make_dataset.py
    │
    ├── features       <- Scripts raw data into features for
    │   │                 modeling.
    │   └── build_features.py
    │
    ├── models         <- Scripts to train models and then use
    │   │                 trained models to make predictions.
    │   │                 
    │   ├── predict_model.py
    │   └── train_model.py
    │
    └── viz            <- Scripts to create visualizations.            
        └── viz.py