Python编程神器Jupyter Notebook使用的28个秘诀（附代码）
lizhou 2019-12-28
来源：大数据
本文约2800字，建议阅读8分钟
本文总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。
[ 导读 ]最近做实验一直是用Jupyter Notebook编程，有一种打草稿的便捷感，在dataquest上看到一篇博客总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。为了方便大家理解，对原文一个简略的地方进行了适当的解释和扩充。希望大家在用Jupyter Notebook编程时可以更加爽快。
00 Jupyter Notebook是什么
Jupyter Notebook，以前称为IPython Notebook，是一种灵活的python编程工具，可以用来创建可读的分析。在Jupyter Notebook上可以将代码、图像、注释、公式和可视化结果保存在一起。在这篇文章中，我们介绍了一些非常实用的Jupyter Notebook高级使用技巧，让Jupyter Notebook成为你编程的超级利器！
01 实用的快捷键
Jupyter Notebook有很多的快捷键，编程时使用这些快捷键将提高你的编程效率。想知道Jupyter Notebook有哪些快捷键，你可以在它的下拉菜单Help>Keyboard Shortcuts中找到。或者在command model中按下H查看。每次更新Jupyter的时候你都最好看看有哪些新的快捷键。
还有一个方法调用快捷键，那就是使用Ctrl + Shift + P 调出command palette。在这个对话框中你可以输入快捷功能的名字来使用快捷键，比如你想重启kernel，那就在对话框中输入’restar’，command palette会自动显示候选的功能。这个功能类似Mac上的Spotlight工具。
我的一些常用快捷键：
- Esc进入command mode
- 在command mode下：A/B可以在上/下方插入新的cell，M切换到Markdown模式下，Y切回编程模式，D+D删除当前cell
- Enter从command mode返回edit mode
- Shift + Tab会显示你刚才输入对象的文档
- Ctrl + Shift + -将会分割你的cell
- Esc + F查找替换代码（不包含输出部分）
- Esc + O隐藏cell的输出
- 你还可以选对多个cell进行操作：Shift + J 或Shift + Down向下选择，Shift + K 或Shift + Up向上选择，Shift + M合并多个cell
02 整齐的变量输出
当你的cell最后是一个变量名，那么你不需要用print就可以输出了。特别是你要输出Pandas DataFrames的时候，这很有用。
不过我要教你一个少有人知道的技巧，指定ast_note_interactivity参数为all来一次性输出多个变量而不用print。
ore.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"frompydatasetimportdataquakes=data('quakes')quakes.head()quakes.tail()#输出的效果是将head和tail都输出，而不是只有tail输出
如果你希望所有Jupyter 的cell都这样输出，创建一个文件~/.ipython/profile_default/ipython_config.py并输入以下代码：
c=get_config()#Runallnodesinteractivelyc.InteractiveShell.ast_node_interactivity="all"
03 快速链接文档
你可以在Help菜单中看到一些常用库，如NumPy, Pandas, SciPy and Matplotlib的文档。不过你还可以在方法前面加?来查看对应的文档。
#执行下面这行代码在JupyterNotebkook中?str.replace()#将显示文档Docstring:S.replace(old,new[,count])->strReturnacopyofSwithalloccurrencesofsubstringoldreplacedbynew.Iftheoptionalargumentcountisgiven,onlythefirstcountoccurrencesarereplaced.Type:method_descriptor
04 在notebooks中绘图
常用的绘图库包括：matplotlib, Seaborn, mpld3, bokeh, plot.ly, Altair
05-15 魔法命令
由于Jupyter是基于IPython内核的，所以Jupyter可以使用IPython内核中的Magics命令。
可以使用%lsmagic查看所有的magic命令。
- %env，设置环境变量
#Running%envwithoutanyarguments#listsallenvironmentvariables#Thelinebelowsetstheenvironment#variable%envOMP_NUM_THREADS%envOMP_NUM_THREADS=4#outputenv:OMP_NUM_THREADS=4
- %run，执行python代码
有时候你有一份已经写好的*.py文件，你可以在Jupyter中执行它。
#thiswillexecuteandshowtheoutputfrom#allcodecellsofthespecifiednotebook%run./two-histograms.ipynb
- %load，导入外部脚本
有时候你想运行一个外部脚本，但是想用Jupyter加一些代码，那么你可以先把它load进Jupyter。
#你有一个hello_world.py文件#内容是if__name__=="__main__":print("HelloWorld!")#在Jupyter中先用%load载入%load./hello_world.py#运行%load./hello_world.py命令后，在你的cell中就出现以下几行代码（你执行的%run语句会显示已经注释）#%load./hello_world.pyif__name__=="__main__":print("HelloWorld!")
- %store，在notebook之间传递变量
#在notebookA中data='thisisthestringIwanttopasstodifferentnotebook'%storedatadeldata#Thishasdeletedthevariable#在notebookB中%store-rdataprint(data)#显示thisisthestringIwanttopasstodifferentnotebook
- %who，显示所有的变量
#某个cell中有以下四行代码one="forthemoney"two="fortheshow"three="togetreadynowgocatgo"%whostr#输出为onethreetwo
- %%time和%timeit
%%time将提供代码单次运行的信息，%%timeit将默认运行你的代码100,000次，提供最快运行三次的平均结果。
- %%writefile和pycat，导出单元格的内容/显示外部脚本的内容
%%writefile保存cell内容到外部文件。%pycat正好相反。
- %prun，显示程序中每个函数的调用信息
- %pdb，代码调试
详细的介绍在：
https://docs.python.org/3.5/library/pdb.html#debugger-commands
- 为视网膜(Retina)屏输出高分辨率图像
#常规图像x=range(1000)y=[i**2foriinx]plt.plot(x,y)plt.show();#视网膜(Retina)图像%configInlineBackend.figure_format='retina'plt.plot(x,y)plt.show();
16 在函数末尾加入分号可以抑制输出
在函数末尾加分号可以抑制函数的输出。
17 执行shell命令
在shell命令前面加!
ore.interactiveshellimportInteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity="all"frompydatasetimportdataquakes=data('quakes')quakes.head()quakes.tail()#输出的效果是将head和tail都输出，而不是只有tail输出
18 用LaTex写公式
在markdown cell 中书写LaTeX时，它会被 MathJax 渲染成一个公式
19 在一个notebook中运行多种kernel的代码
如果想要的话，你可以在一个notebook中运行多种kernel的代码。
在每个cell的开头使用相关的魔法命令来声明你想使用的 kernel。
c=get_config()#Runallnodesinteractivelyc.InteractiveShell.ast_node_interactivity="all"
20 为Jupyter安装其他的kernel
Jupyter其实不止可以用于python编程，安装一个R内核它就可以用于R语言编程。
#通过Anaconda安装condainstall-crr-essentials#手动安装#你需要先从https://cloud.r-project.org下载安装R#然后在R控制台下运行以下代码install.packages(c('repr','IRdisplay','crayon','pbdZMQ','devtools'))devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')IRkernel::installspec()#toregisterthekernelinthecurrentRinstallation
21 在同一个notebook中运行R和Python
你可以安装rpy2用pip install rpy2
%load_extrpy2.ipython%Rrequire(ggplot2)array([1],dtype=int32)importpandasaspddf=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]})%%R-idfggplot(data=df)+geom_point(aes(x=X,y=Y,color=Letter,size=Z))22 用其他语言来写函数
有时numpy的速度不够快，我需要写一些快速的代码。
原则上，可以在动态库中编译函数并编写python包装器…
但是把这个无聊的部分做完会更好，对吧?
您可以用cython或fortran编写函数，并直接从python代码中使用这些函数。
首先你需要安装cython：
!pipinstallcythonfortran-magic%load_extCython%%cythondefmyltiply_by_2(floatx):return2.0*xmyltiply_by_2(23.)
就个人而言我建议使用fortran：
%load_extfortranmagic%%fortransubroutinecompute_fortran(x,y,z)real,intent(in)::x(:),y(:)real,intent(out)::z(size(x,1))z=sin(x+y)endsubroutinecompute_fortrancompute_fortran([1,2,3],[4,5,6])
23 多行编辑模式
你可以在Jupyter中使用多行编辑模式，只需要按住Alt键。
24 在Jupyter上安装插件
Jupyter-contrib extensions是一个插件库，包含了很多实用的插件，包括jupyter spell-checker和code-formatter。
使用以下命令安装Jupyter-contrib extensions
#执行下面这行代码在JupyterNotebkook中?str.replace()#将显示文档Docstring:S.replace(old,new[,count])->strReturnacopyofSwithalloccurrencesofsubstringoldreplacedbynew.Iftheoptionalargumentcountisgiven,onlythefirstcountoccurrencesarereplaced.Type:method_descriptor
安装成功后Jupyter-contrib extensions会以菜单栏的方式显示在界面上。
25 从notebook中创建PPT
安装RISE工具就可以从已有的notebook中创建powerpoint风格的演示了。
conda install -c damianavila82 rise或pip install RISE安装RISE。
#激活RISEjupyter-nbextensioninstallrise--py--sys-prefixjupyter-nbextensionenablerise--py--sys-prefix
26 Jupyter输出系统
使用IPython.display这个库可以将多媒体文件排列输出。
27 大数据分析
推荐使用ipyparallel，pyspark工具以及%%sql魔法命令进行大数据查询，处理。
28 分享notebooks
通常分享*.ipynb文件是最简单的方式。但是如果你要给不用Jupyter的人分享有以下几种选择：
- 使用File - Download as - HTMLl菜单选项将笔记本转换为html文件
- 在github或者gist.github.com上分享notebooks
- 使用jupyterhub搭建你自己的分享系统
- 在dropbox上存储你的notebook并且将链接挂到https://nbviewer.jupyter.org上
- 使用File - Download as - PDF保存notebook为PDF
最后希望大家看完这篇“安利”后可以愉快地使用Jupyter Notebook~
参考资料
28 Jupyter Notebook Tips, Tricks, and Shortcuts
https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tips-tricks-shortcuts
与作者交流
github：
https://github.com/keloli
blog：
https://www.jianshu.com/u/d055ee434e59
编辑：于腾凯
校对：林亦霖
— 完 —
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