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@hanxiaoyang 2016-10-17T01:48:11.000000Z 字数 10234 阅读 40819

Jupyter Notebook的27个秘诀,技巧和快捷键

文摘供稿


原文链接
翻译:姜范波
校对:毛丽 && 寒小阳

Jupyter Notebook

Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook,是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处,从而实现可读性分析的一种灵活的工具。
Jupyter延伸性很好,支持多种编程语言,可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是,它完全免费哦。


The Jupyter interface.
Jupyter 界面

默认情况下,Jupyter Notebook 使用Python内核,这就是为什么它原名 IPython Notebook。Jupyter notebook是Jupyter项目的产物——Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写:Julia,PYThon和R,这个名字与“木星(jupiter)”谐音。本文将介绍27个轻松使用Jupyter的小窍门和技巧。

1、快捷键

高手们都知道,快捷键可以节省很多时间。Jupyter在顶部菜单提供了一个快捷键列表:Help > Keyboard Shortcuts 。每次更新Jupyter的时候,一定要看看这个列表,因为不断地有新的快捷键加进来。另外一个方法是使用Cmd + Shift + P (  Linux 和 Windows下 Ctrl + Shift + P亦可)调出命令面板。这个对话框可以让你通过名称来运行任何命令——当你不知道某个操作的快捷键,或者那个操作没有快捷键的时候尤其有用。这个功能与苹果电脑上的Spotlight搜索很像,一旦开始使用,你会欲罢不能。


快捷键-1

几个我的最爱:

2、变量的完美显示

有一点已经众所周知。把变量名称或没有定义输出结果的语句放在cell的最后一行,无需print语句,Jupyter也会显示变量值。当使用Pandas DataFrames时这一点尤其有用,因为输出结果为整齐的表格。
鲜为人知的是,你可以通过修改内核选项ast_note_interactivity,使得Jupyter对独占一行的所有变量或者语句都自动显示,这样你就可以马上看到多个语句的运行结果了。

  1. In [1]: from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
  2. InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
  3. In [2]: from pydataset import data
  4. quakes = data('quakes')
  5. quakes.head()
  6. quakes.tail()
  7. Out[2]:
  8. lat long depth mag stations
  9. 1 -20.42 181.62 562 4.8 41
  10. 2 -20.62 181.03 650 4.2 15
  11. 3 -26.00 184.10 42 5.4 43
  12. 4 -17.97 181.66 626 4.1 19
  13. 5 -20.42 181.96 649 4.0 11
  14. Out[2]:
  15. lat long depth mag stations
  16. 996 -25.93 179.54 470 4.4 22
  17. 997 -12.28 167.06 248 4.7 35
  18. 998 -20.13 184.20 244 4.5 34
  19. 999 -17.40 187.80 40 4.5 14
  20. 1000 -21.59 170.56 165 6.0 119

如果你想在各种情形下(Notebook和Console)Jupyter都同样处理,用下面的几行简单的命令创建文件~/.ipython/profile_default/ipython_config.py即可实现:

  1. c = get_config()
  2. # Run all nodes interactively
  3. c.InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

3、轻松链接到文档

在Help 菜单下,你可以找到常见库的在线文档链接,包括Numpy,Pandas,Scipy和Matplotlib等。
另外,在库、方法或变量的前面打上?,即可打开相关语法的帮助文档。

  1. In [3]: ?str.replace()

        Docstring:
        S.replace(old, new[, count]) -> str

        Return a copy of S with all occurrences of substring
        old replaced by new.  If the optional argument count is
        given, only the first count occurrences are replaced.
        Type:      method_descriptor

4、 在notebook里作图

在notebook里作图,有多个选择:
- matplotlib (事实标准),可通过%matplotlib inline 激活,详细链接
- %matplotlib notebook 提供交互性操作,但可能会有点慢,因为响应是在服务器端完成的。
- mpld3 提供matplotlib代码的替代性呈现(通过d3),虽然不完整,但很好。
- bokeh 生成可交互图像的更好选择。
- plot.ly 可以生成非常好的图,可惜是付费服务。


Jupyter界面

5、 Jupyter Magic命令

上文提到的%matplotlib inline 是Jupyter Magic命令之一。
推荐阅读Jupyter magic命令的相关文档,它一定会对你很有帮助。下面是我最爱的几个:

6、 Jupyter Magic-%env:设置环境变量

不必重启jupyter服务器进程,也可以管理notebook的环境变量。有的库(比如theano)使用环境变量来控制其行为,%env是最方便的途径。

In [55]:    # Running %env without any arguments
            # lists all environment variables

            # The line below sets the environment
            # variable OMP_NUM_THREADS
            %env OMP_NUM_THREADS=4

            env: OMP_NUM_THREADS=4

7、Jupyter Magic - %run: 运行python代码

%run 可以运行.py格式的python代码——这是众所周知的。不那么为人知晓的事实是它也可以运行其它的jupyter notebook文件,这一点很有用。
注意:使用%run 与导入一个python模块是不同的。

In [56]:    # this will execute and show the output from
            # all code cells of the specified notebook
            %run ./two-histograms.ipynb


输出结果

8、Jupyter Magic -%load:从外部脚本中插入代码

该操作用外部脚本替换当前cell。可以使用你的电脑中的一个文件作为来源,也可以使用URL。

In [ ]:     # Before Running
            %load ./hello_world.py
In [61]:    # After Running
            # %load ./hello_world.py
            if __name__ == "__main__":
                print("Hello World!")

            Hello World!

9、Jupyter Magic - %store: 在notebook文件之间传递变量

%store 命令可以在两个notebook文件之间传递变量。

In [62]:    data = 'this is the string I want to pass to different notebook'
            %store data
            del data # This has deleted the variable

            Stored 'data' (str)

现在,在一个新的notebook文档里……

In [1]: %store -r data
        print(data)

        this is the string I want to pass to different notebook

10、Jupyter Magic - %who: 列出所有的全局变量

不加任何参数, %who 命令可以列出所有的全局变量。加上参数 str 将只列出字符串型的全局变量。

In [1]: one = "for the money"
        two = "for the show"
        three = "to get ready now go cat go" 
        %who str

        one  three   two    

11、Jupyter Magic – 计时

有两种用于计时的jupyter magic命令: %%time 和 %timeit.当你有一些很耗时的代码,想要查清楚问题出在哪时,这两个命令非常给力。
仔细体会下我的描述哦。
%%time 会告诉你cell内代码的单次运行时间信息。

In [4]: %%time
        import time
        for _ in range(1000):
            time.sleep(0.01)# sleep for 0.01 seconds

        CPU times: user 21.5 ms, sys: 14.8 ms, total: 36.3 ms
        Wall time: 11.6 s

%%timeit 使用了Python的 timeit 模块,该模块运行某语句100,000次(默认值),然后提供最快的3次的平均值作为结果。

In [3]: import numpy
        %timeit numpy.random.normal(size=100)

        The slowest run took 7.29 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
        100000 loops, best of 3: 5.5 µs per loop

12、Jupyter Magic - %%writefile and %pycat:导出cell内容/显示外部脚本的内容

使用%%writefile magic可以保存cell的内容到外部文件。 而%pycat功能相反,把外部文件语法高亮显示(以弹出窗方式)。

In [7]: %%writefile pythoncode.py

        import numpy
        def append_if_not_exists(arr, x):
            if x not in arr:
                arr.append(x)

        def some_useless_slow_function():
            arr = list()
            for i in range(10000):
                x = numpy.random.randint(0, 10000)
                append_if_not_exists(arr, x)

        Writing pythoncode.py

In [8]: %pycat pythoncode.py

        import numpy
        def append_if_not_exists(arr, x):
            if x not in arr:
                arr.append(x)

        def some_useless_slow_function():
            arr = list()
            for i in range(10000):
                x = numpy.random.randint(0, 10000)
                append_if_not_exists(arr, x)

13、Jupyter Magic - %prun: 告诉你程序中每个函数消耗的时间

使用%prun+函数声明会给你一个按顺序排列的表格,显示每个内部函数的耗时情况,每次调用函数的耗时情况,以及累计耗时。

In [47]:    %prun some_useless_slow_function()

         26324 function calls in 0.556 seconds

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    10000    0.527    0.000    0.528    0.000 <ipython-input-46-b52343f1a2d5>:2(append_if_not_exists)
    10000    0.022    0.000    0.022    0.000 {method 'randint' of 'mtrand.RandomState' objects}
        1    0.006    0.006    0.556    0.556 <ipython-input-46-b52343f1a2d5>:6(some_useless_slow_function)
     6320    0.001    0.000    0.001    0.000 {method 'append' of 'list' objects}
        1    0.000    0.000    0.556    0.556 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.556    0.556 {built-in method exec}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

14、Jupyter Magic –用%pdb调试程序

Jupyter 有自己的调试界面The Python Debugger (pdb),使得进入函数内部检查错误成为可能。
Pdb中可使用的命令见链接

In [ ]: %pdb

        def pick_and_take():
            picked = numpy.random.randint(0, 1000)
            raise NotImplementedError()

        pick_and_take()
        Automatic pdb calling has been turned ON
        ---------------------------------------------------------------------------
        NotImplementedError                       Traceback (most recent call last)
        <ipython-input-24-0f6b26649b2e> in <module>()
              5     raise NotImplementedError()
              6 
        ----> 7 pick_and_take()

        <ipython-input-24-0f6b26649b2e> in pick_and_take()
              3 def pick_and_take():
              4     picked = numpy.random.randint(0, 1000)
        ----> 5     raise NotImplementedError()
              6 
              7 pick_and_take()

        NotImplementedError: 
        > <ipython-input-24-0f6b26649b2e>(5)pick_and_take()
              3 def pick_and_take():
              4     picked = numpy.random.randint(0, 1000)
        ----> 5     raise NotImplementedError()
              6 
              7 pick_and_take()

        ipdb> 

15、末句函数不输出

有时候不让末句的函数输出结果比较方便,比如在作图的时候,此时,只需在该函数末尾加上一个分号即可。

In [4]: %matplotlib inline
        from matplotlib import pyplot as plt
        import numpy
        x = numpy.linspace(0, 1, 1000)**1.5
In [5]: # Here you get the output of the function
        plt.hist(x)
Out[5]:
        (array([ 216.,  126.,  106.,   95.,   87.,   81.,   77.,   73.,   71.,   68.]),
         array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ]),
         <a list of 10 Patch objects>)

out

In [6]: # By adding a semicolon at the end, the output is suppressed.
        plt.hist(x);

out

16、运行Shell命令

在notebook内部运行shell命令很简单,这样你就可以看到你的工作文件夹里有哪些数据集。

In [7]: !ls *.csv

nba_2016.csv             titanic.csv
pixar_movies.csv         whitehouse_employees.csv

17、用LaTex 写公式

当你在一个Markdown单元格里写LaTex时,它将用MathJax呈现公式:如
$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) , P(A)}{P(B)} $$

会变成

18、在notebook内用不同的内核运行代码

如果你想要,其实可以把不同内核的代码结合到一个notebook里运行。
只需在每个单元格的起始,用Jupyter magics调用kernal的名称:


            i is 1
            i is 2
            i is 3
            i is 4
            i is 5

19、给Jupyter安装其他的内核

Jupyter的优良性能之一是可以运行不同语言的内核。下面以运行R内核为例说明:

简单的方法:通过Anaconda安装R内核

conda install -c r r-essentials

稍微麻烦的方法:手动安装R内核

如果你不是用Anaconda,过程会有点复杂,首先,你需要从CRAN安装R。
之后,启动R控制台,运行下面的语句:

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
IRkernel::installspec()  # to register the kernel in the current R installation

20、在同一个notebook里运行R和Python

要这么做,最好的方法事安装rpy2(需要一个可以工作的R),用pip操作很简单:
pip install rpy2
然后,就可以同时使用两种语言了,甚至变量也可以在二者之间公用:

In [1]: %load_ext rpy2.ipython
In [2]: %R require(ggplot2)
Out[2]: array([1], dtype=int32)
In [3]: import pandas as pd
        df = pd.DataFrame({
                'Letter': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
                'X': [4, 3, 5, 2, 1, 7, 7, 5, 9],
                'Y': [0, 4, 3, 6, 7, 10, 11, 9, 13],
                'Z': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
            })
In [4]: %%R -i df
        ggplot(data = df) + geom_point(aes(x = X, y= Y, color = Letter, size = Z))


ggplot

21、用其他语言写函数

有时候numpy的速度有点慢,我想写一些更快的代码。
原则上,你可以在动态库里编译函数,用python来封装…
但是如果这个无聊的过程不用自己干,岂不更好?
你可以在cython或fortran里写函数,然后在python代码里直接调用。
首先,你要先安装:

!pip install cython fortran-magic 


In [ ]: %load_ext Cython
In [ ]: %%cython
        def myltiply_by_2(float x):
            return 2.0 * x
In [ ]: myltiply_by_2(23.)

我个人比较喜欢用Fortran,它在写数值计算函数时十分方便。更多的细节在这里

In [ ]: %load_ext fortranmagic
In [ ]: %%fortran
        subroutine compute_fortran(x, y, z)
            real, intent(in) :: x(:), y(:)
            real, intent(out) :: z(size(x, 1))

            z = sin(x + y)

        end subroutine compute_fortran
In [ ]: compute_fortran([1, 2, 3], [4, 5, 6])

还有一些别的跳转系统可以加速python 代码。更多的例子见链接

22、支持多指针

Jupyter支持多个指针同步编辑,类似Sublime Text编辑器。按下Alt键并拖拽鼠标即可实现。


**图片**

23、Jupyter外接拓展

Jupyter-contrib extensions是一些给予Jupyter更多更能的延伸程序,包括jupyter spell-checker和code-formatter之类.
下面的命令安装这些延伸程序,同时也安装一个菜单形式的配置器,可以从Jupyter的主屏幕浏览和激活延伸程序。

!pip install https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/tarball/master
!pip install jupyter_nbextensions_configurator
!jupyter contrib nbextension install --user
!jupyter nbextensions_configurator enable --user


**图片**

24、从Jupyter notebook创建演示稿

Damian Avila的RISE允许你从已有的notebook创建一个powerpoint形式的演示稿。
你可以用conda来安装RISE:

conda install -c damianavila82 rise

或者用pip安装:

pip install RISE

然后运行下面的代码来安装和激活延伸程序:

jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix
jupyter-nbextension enable rise --py --sys-prefix

25、Jupyter输出系统

Notebook本身以HTML的形式显示,单元格输出也可以是HTML形式的,所以你可以输出任何东西:视频/音频/图像。
这个例子是浏览我所有的图片,并显示前五张图的缩略图。

In [12]:    import os
            from IPython.display import display, Image
            names = [f for f in os.listdir('../images/ml_demonstrations/') if f.endswith('.png')]
            for name in names[:5]:
                display(Image('../images/ml_demonstrations/' + name, width=100))


https://www.dataquest.io/blog/images/jupyter/img1.png
此处输入图片的描述
此处输入图片的描述
此处输入图片的描述
此处输入图片的描述

我们也可以用bash命令创建一个相同的列表,因为magics和bash运行函数后返回的是python 变量:

In [10]:    names = !ls ../images/ml_demonstrations/*.png
            names[:5]
Out[10]:    ['../images/ml_demonstrations/colah_embeddings.png',
             '../images/ml_demonstrations/convnetjs.png',
             '../images/ml_demonstrations/decision_tree.png',
             '../images/ml_demonstrations/decision_tree_in_course.png',
             '../images/ml_demonstrations/dream_mnist.png']

26、大数据分析

很多方案可以解决查询/处理大数据的问题:

27、分享notebook

分享notebook最方便的方法是使用notebook文件(.ipynb),但是对那些不使用notebook的人,你还有这些选择:

你的最爱是哪些?

在评论里告诉我哪些是你的最爱小窍门吧!

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