In letzter Zeit verwende ich Jupyter Notebook häufig zur Datenanalyse, daher habe ich zusammengefasst, wie man es verwendet. Dieser Artikel wird von Zeit zu Zeit aktualisiert.

Bevor Sie anfangen zu verwenden

Wenn Sie es mit Anaconda installieren, ist das Jupyter Notebook selbst einsatzbereit. Es ist jedoch besser, die folgenden Maßnahmen zur bequemen Verwendung zu ergreifen.

① Maßnahmen gegen verstümmelte Zeichen in matplotlib

Wenn Sie nichts tun, werden japanische Zeichen verstümmelt. Installieren Sie daher die japanische Schriftart und wenden Sie sie auf das Jupyter-Notizbuch an. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Artikel. [Python] Japaneseize matplotlib

(2) Aktivieren Sie die erweiterte Funktion "Inhaltsverzeichnis (2)"

Je länger die Note ist, desto schwieriger ist es, das gewünschte Teil zu finden. Es ist daher eine gute Idee, jupyter_contrib_nbextensions zu installieren und die Erweiterung "Inhaltsverzeichnis (2)" zu aktivieren. Weitere Informationen finden Sie im folgenden Artikel. Erstellen Sie mit der Erweiterung des Jupyter-Notizbuchs einen alten Python-Spickzettel

Grundbetrieb

Es werden nur diejenigen extrahiert, die häufig verwendet werden.

Gemeinsam für den Bearbeitungsmodus / Befehlsmodus

--Zellausführung: Strg-Enter

Zelle ausführen → Wählen Sie die folgende Zelle aus: Umschalt-Eingabetaste
Zelle ausführen → Zelle unten einfügen: Alt-Enter
Speichern: Strg-s

Bearbeitungsmodus

Übergang in den Befehlsmodus: Esc
Unterbrechung des laufenden Codes: Strg-C
Tab-Vervollständigung: Registerkarte mit Variablenname, Methodenname usw., die zur Hälfte eingegeben wurde --Objekt-Introspektion (siehe allgemeine Informationen zu Objekten und Dokumentzeichenfolgen): Vor oder nach Variablen? Zelle ausführen mit

Befehlsmodus

--Übertragen in den Bearbeitungsmodus: Enter

Liste der Tastenkombinationen: h (im Befehlsmodus)
Ändern Sie die Zelle in Code: y --Zelle auf Markdown ändern: m
Überschrift mit Abschrift erstellen: 1-6
Zelle hinzufügen (über der ausgewählten Zelle): a
Zelle hinzufügen (unter der ausgewählten Zelle): b
Zellkopie: c
Zelle abschneiden: x
Zelle einfügen (unten): v
Zelle einfügen (oben): Shift-v
Zelle löschen (ausgewählte Zelle): dd --Finden und ersetzen: f

Magischer Befehl

Dies ist ein Befehl, der nur für Jupyter Notebook gilt.

-% magic: Zeigt eine detaillierte Beschreibung aller magischen Befehle an -% Zeitbefehl (Methode usw.): Messung der Befehlsausführungszeit -% timeit Befehl (Methode usw.): Messung der Befehlsausführungszeit (mehrmals) * Effektiv zum Messen von Befehlen mit extrem kurzer Ausführungszeit -% debug: Beginnen Sie am Ende des Tracebacks für die letzte Ausnahme -% run Python-Dateiname Befehlszeilenargument (optional): Starten Sie das Python-Programm -% who,% who_ls,% whos Typname, Variablenname usw .: Gibt eine Liste der Variablen dieses Typs zurück, die im verwendeten Namespace definiert sind (% who ist eine Liste,% who_ls ist eine Liste,% whos ist eine Liste. Zurück in einer formatierten Liste) -% reset: Entfernen Sie den Namen einschließlich der Variablen aus dem Namespace -% matplotlib inline: Zeigt Matplotlib inline an

Pandas verwandt

--display-Funktion: Wenn Sie diese Funktion anstelle der Druckfunktion verwenden, können Sie sie mit Rahmen anzeigen.

Andere

Rutschen

Sie können es verwenden, indem Sie RISE mit "Pip Install Rise" installieren.

Verweise

--Wes McKinney (2018) "Einführung in die Datenanalyse mit Python 2nd Edition - Datenverarbeitung mit NumPy, Pandas", O'Reilly Japan

[PYTHON] So verwenden Sie Jupyter Notebook