Advertisement

该作业需要在Jupyter Notebook中完成。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过利用Jupyter Notebook平台，可以进行基础的数据处理操作，包括计算各种统计特性和建立模型进行拟合，同时也能实现数据的可视化呈现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Jupyter-Django集成演示：在Django中使用Jupyter Notebook
    优质
    本教程展示如何将Jupyter Notebook与Django框架无缝结合，在Django项目内直接嵌入和运行Jupyter Notebook，增强开发体验。 在Django中使用Jupyter Notebook 这些是我在上演讲时使用的笔记本。您可以在GitHub上查看任何.ipynb文件以获取呈现的版本。或者，克隆存储库后，在Web浏览器中浏览html目录的内容。 请注意，运行这些笔记本需要有效的克隆副本，这不在本演示文稿的讨论范围内。 如果您有任何疑问或意见，请提出以便于讨论。 进一步阅读： - 管理命令使在Django项目中轻松运行Jupyter笔记本服务器 - Jupyter文档中的几个示例笔记本之一 - 笔记本展示用于在Jupyter Notebook中运行Python代码的后端（也称为“内核”）的功能 - 大熊猫
     
  • 作业2数据 Jupyter Notebook版
    优质
    本作业为“作业2数据”的Jupyter Notebook版本，内含数据分析、可视化及代码解释等内容，便于学习与实践。 数据处理可以使用Jupyter Notebook进行操作。这种方法提供了交互式的编程环境，便于数据分析与可视化工作。
     
  • 在Anaconda中使用Jupyter Notebook
    优质
    本教程介绍如何在Anaconda环境下安装和使用Jupyter Notebook进行数据分析、编程及文档编写等工作。适合初学者快速上手。 Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享包含代码、数学方程、可视化和 markdown 的文学化文档。它可以用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模以及机器学习等领域。
     
  • 在 Jupyter Notebook 中无法使用 argparse.parse_args()
    优质
    本文章介绍了解决在Jupyter Notebook环境中不能正常使用argparse模块的问题的方法和技巧。 本博客讲述了在 Jupyter Notebook 上使用 `argparse.parse_args()` 无法正确运行的问题解决方法。`argparse` 是我常用的命令行解析工具，在之前的 PyCharm 使用过程中一切正常（关于如何在 PyCharm 中使用的教程可以在我的另一篇博客中找到）。然而，今天尝试将其应用到 Jupyter Notebook 中时遇到了错误。 报错代码如下： ```python import argparse import os import random import numpy as np import torch import torch.backends.cudnn as cudnn arg = argparse.ArgumentParser() ``` 接下来是具体问题的描述和解决办法。
     
  • 如何在Jupyter Notebook中添加Kernel
    优质
    本教程详细介绍了如何在Jupyter Notebook中安装和添加新的Kernel，支持Python及其他编程语言，帮助用户扩展其开发环境。 本段落主要介绍了如何在Jupyter Notebook中增加kernel的教程，并且具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。读者可以跟随文章内容详细了解相关步骤。
     
  • 在Anaconda的Jupyter Notebook中使用Cython
    优质
    本教程详细介绍如何在Anaconda环境下配置并利用Jupyter Notebook进行Cython编程，帮助用户掌握Cython以提升Python代码性能的方法。 在Anaconda下的Jupyter Notebook中使用Cython的前提条件是需要安装一个C语言的编译器。如果没有正确配置这个环境，可能会遇到错误“DistutilsPlatformError: Unable to find vcvarsall.bat”。为了解决这个问题，通常建议安装Visual C++ Build Tools。 一旦完成了上述步骤并安装了必要的工具后，在大多数情况下不需要手动修改任何文件或设置路径。Anaconda会自动识别和使用已安装的编译器环境，因此可以直接在Jupyter Notebook中开始使用Cython进行开发工作。
     
  • 在Windows上完全卸载Jupyter Notebook的方法
    优质
    本文将详细介绍如何在Windows操作系统中彻底删除已安装的Jupyter Notebook软件，包括其相关文件和设置。 如果在Windows系统上删除Jupyter Notebook遇到问题，可以尝试以下步骤： 1. 卸载与Jupyter相关的所有包： ``` pip uninstall jupyter -y pip uninstall jupyter_core -y pip uninstall jupyter-client -y pip uninstall jupyter-console -y pip uninstall notebook -y pip uninstall qtconsole -y pip uninstall nbconvert -y pip uninstall nbformat -y ``` 2. 或者可以简化为： ``` pip uninstall jupyter notebo ```
     
  • Python Jupyter Notebook数据分析期末大作业
    优质
    本作品为Python Jupyter Notebook环境下的数据分析期末项目，涵盖了数据清洗、探索性分析及可视化等环节，旨在应用所学知识解决实际问题。 数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目，包含了城市酒店和度假酒店的预订详情，包括预订时间、入住时间、成人及儿童或婴儿的数量以及可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包括以下内容：总体查看并预处理数据；利用数据集分析酒店运营状况、市场情况及客户画像；根据数据集建立预测模型，以预测客户是否会取消预订。
     
  • 使用Python在Jupyter Notebook中启动TensorBoard
    优质
    本教程介绍如何利用Python环境中的Jupyter Notebook便捷地启动和配置TensorBoard，助力深度学习项目的可视化调试与评估。 在Jupyter Notebook中启动Tensorboard的方法是首先确保已经安装了Tensorflow，并且你的项目文件夹中有事件文件（event files）。然后，在你想要运行TensorBoard的笔记本单元格内输入以下命令： ```python %load_ext tensorboard tensorboard --logdir=path/to/log-directory ``` 这里的`path/to/log-directory`应该替换为包含你要监控的日志数据的实际路径。如果你希望在启动Jupyter Notebook时自动加载TensorBoard，可以考虑使用配置文件或者脚本来自动化这个过程。 此外，在命令行中运行TensorBoard而不是直接在笔记本内执行同样可行，并且可能提供更好的性能和更多的功能选项。
     
  • 在Jupyter Notebook中如何更改字体
    优质
    本文介绍了如何在Jupyter Notebook中调整和更换字体样式的方法，帮助用户实现个性化的编程环境设置。 Jupyter平台默认使用宋体作为开发字体，在高分辨率屏幕上显示效果不佳。 可以在C:\Users\用户名\.jupyter\custom文件夹下的custom.css文件中进行字体的修改。 如果这些文件或目录不存在，可以手动创建它们。 在custom.css文本中添加以下内容： ```css div.notebook {font-family: Consolas, Microsoft YaHei Mono, Microsoft YaHei;} div.CodeMirror pre {font-family: Consolas, Microsoft YaHei Mono, Micro; ``` 请注意代码中的字体设置，确保语法正确。