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
人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22产品经理的业务能力,不是“会用多少工具”,而是能否把业务目标翻译成可执行的指标、用数据验证判断、再推动方案落地并复盘。全 ...
2026-10-22产品经理快速提升职场技能,关键不在多报几门课,而在于先找出当前岗位上最影响产出的一两项能力缺口,围绕“业务理解—需求与指 ...
2026-10-22