《Python数据分析》一1.8 IPython notebook

简介:

本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第1章,第1.8节,作者【印尼】Ivan Idris,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.8 IPython notebook

在互联网上搜索与Python有关的内容时,经常会见到IPython notebook,这是一种具有特殊格式的Web页面,其中可以包含文字、图表和Python代码。如果没有见过的话,可以通过以下链接来观摩notebook:

很多时候,notebook都是用于演示Python软件,或者用作一款教学工具。我们可以单纯使用Python代码或者通过特殊的notebook格式来导入和导出notebook。另外,notebook既可以在本机上跑,也可以放到专用的notebook服务器上在线使用。某些云计算解决方案(如Wakari和PiCloud)还支持在云中运行notebook。云计算的主题将在第11章“Python生态系统的外部环境和云计算”中加以介绍。

相关文章
|
1天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言与Python:比较两种数据分析工具
【4月更文挑战第25天】R语言和Python是目前最流行的两种数据分析工具。本文将对这两种工具进行比较,包括它们的历史、特点、应用场景、社区支持、学习资源、性能等方面,以帮助读者更好地了解和选择适合自己的数据分析工具。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
12 1
|
8天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
13 1
|
8天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
15 1
|
11天前
|
Python 数据挖掘 存储
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(4)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)
34 1
|
Python Shell 存储
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(3)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)
48 1
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(3)
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)(2)
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)
57 0
|
机器学习/深度学习 Python 数据挖掘
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)(1)
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)
58 0
|
11天前
|
Python 数据格式 XML
Python 数据分析(PYDA)第三版(三)(1)
Python 数据分析(PYDA)第三版(三)
69 0
|
11天前
|
数据挖掘 索引 Python
Python 数据分析(PYDA)第三版(二)(3)
Python 数据分析(PYDA)第三版(二)
31 0