京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27