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
在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14