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张小明 2025/12/31 22:00:35
赌场需要网站维护吗,金蝶财务软件官网首页,建网站需要域名,城乡建设部网站混凝土7天强度不知道你用过谷歌的Colab没有#xff0c;这是一个线上的notebook编辑器#xff0c;可以免费使用CPU/GPU资源进行Python开发#xff0c;而Colab其实就是一个云端的Jupyter notebook页面。当你浏览Vscode插件市场#xff0c;会发现最受欢迎的前10名#xff0c;有3个是Jupyte…不知道你用过谷歌的Colab没有这是一个线上的notebook编辑器可以免费使用CPU/GPU资源进行Python开发而Colab其实就是一个云端的Jupyter notebook页面。当你浏览Vscode插件市场会发现最受欢迎的前10名有3个是Jupyter相关的插件。Kaggle比赛的主要编程环境同样是Jupyter为什么Jupyter这么受欢迎呢我建议使用Python编程的都应该学会Jupyter因为它会给你意想不到的体验。如果说Jupyter只是一款Python编辑器那未免过于片面。其实它是集编程、笔记、数据分析、机器学习、可视化、教学演示、交互协作等于一体的超级web应用而且支持python、R、Julia、Scala等超40种语言。Jupyter最大的特点是代码即写可即运行其可被应用于全过程计算开发、文档编写、运行代码和展示结果。比如我用Bokeh绘制可视化内容只需要输入脚本代码并执行便可以在Jupyter上显示相应图表。Jupyter中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出都是以文档的形式体现的。这些文档是保存为后缀名为.ipynb的JSON格式文件不仅便于版本控制也方便与他人共享。此外文档还可以导出为HTML、LaTeX、PDF等格式。Jupyter还支持安装插件和VsCode类似。插件类型也很丰富包括了代码调试、可视化、文本编辑等等。既然同样是编程工具那Jupyter和Pycharm、VsCode的使用场景有什么区别呢Jupyter主要是用来做数据科学其包含数据分析、数据可视化、机器学习、深度学习、机器人等等任何Python数据科学第三方库都能在Jupyter上得到很好的应用和支持。现在几乎所有的数据比赛平台都以Jupyter作为编辑工具在上面实现各种数据分析场景。在产品上Jupyter不仅有简洁的Notebook 还有工作台式的Lab甚至线上平台化部署的Hub对个人、团队、企业都可以完美支持。所以如果你有以下工作场景可以大胆使用Jupyter作为主力开发工具。1、任何涉及数据处理、清洗、分析、建模的场景2、绘制二维、三维可视化图表制作可视化报告3、需要多人协作的Python数据科学项目4、各种算法的前期验证5、写编程作业、记录课堂笔记6、课堂编程相关的内容展示、实验其他还有很多就不一一列举了附上Jupyter的使用小技巧。
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