Advertisement

在Anaconda3中为Jupyter Notebook添加目录插件的方法

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

简介：
本文章介绍了如何在Anaconda3环境下为Jupyter Notebook安装和配置一个实用的目录浏览插件，方便用户更好地管理项目文件。 本段落主要介绍了如何在Anaconda3中的Jupyter notebook里添加目录插件，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中使用相关功能的朋友具有参考价值，需要了解这一方面的读者可以继续阅读以获取更多信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在Anaconda3中为Jupyter Notebook添加目录插件的方法
    优质
    本文章介绍了如何在Anaconda3环境下为Jupyter Notebook安装和配置一个实用的目录浏览插件，方便用户更好地管理项目文件。 本段落主要介绍了如何在Anaconda3中的Jupyter notebook里添加目录插件，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习或工作中使用相关功能的朋友具有参考价值，需要了解这一方面的读者可以继续阅读以获取更多信息。
     
  • 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Anaconda3中安装TensorFlow2.0.0并配置Jupyter Notebook
    优质
    本教程详细介绍了如何在Anaconda环境中安装TensorFlow 2.0.0，并进行Jupyter Notebook的相关配置，适合机器学习初学者参考。 我们安装了TensorFlow 1.2.1，但后来需要安装 TensorFlow 2.0.0。为了使两个版本在 Windows 系统中共存，首先下载并配置好了 Anaconda3 和清华镜像。接下来，在 Anaconda Prompt 中创建了一个名为 TF2C 的新环境，并使用命令 `conda create -n TF2C python=3.6` 完成创建。 然后激活这个环境，输入命令 `activate TF2C` 并确认进入该环境中后，通过运行以下命令安装 TensorFlow 2.0.0： ``` pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu ```
     
  • 在Jupyter Notebook中插入本地图片的方法
    优质
    本文将详细介绍如何在Jupyter Notebook中插入本地存储的图片，包括所需代码和步骤说明，帮助读者轻松实现图文并茂的教学或演示文档。 如何在Jupyter Notebook中插入本地图片？我在网上查找方法时发现，通常的建议是将单元格调整为Markdown格式，然后输入以下代码：`![title](img/picture.png)`。但当我按照这个提示操作后，并没有成功显示图片。经过思考我意识到，上述代码中的`img`表示需要有一个名为`img`的文件夹，在该文件夹中存放要插入的图片。 补充知识： 在Jupyter Notebook中展示图片的方法有几种：静态图像、动态图像和本地图像等。这里主要讨论如何使用Markdown格式来显示本地存储的图片，确保路径设置正确并且遵循正确的语法是关键步骤之一。
     
  • 在Jupyter Notebook中调用.ipynb文件的方法
    优质
    本文介绍了如何在Jupyter Notebook中调用和导入其他.ipynb格式的笔记本文件，帮助用户实现代码模块化与重用。 通常情况下，在Jupyter Notebook中只能调用.py文件，如果尝试调用Jupyter Notebook自身的.ipynb文件会报错。 根据官方文档介绍了一种简单的方法来解决这个问题： 首先，创建一个Python文件，例如命名为Ipynb_importer.py，并加入以下代码： ```python import io, os, sys, types from IPython import get_ipython ``` 这段代码可以实现Jupyter Notebook解析.ipynb文件的功能。
     
  • Jupyter Notebook 默认文件目录的查看与修改方法
    优质
    本文介绍了如何查看和修改Jupyter Notebook默认的工作目录，帮助用户更好地管理和组织其项目文件。 本段落主要介绍了如何查看和更改Jupyter Notebook的默认目录，具有一定的参考价值，希望能为大家提供帮助。读者可以跟随文章内容详细了解这一过程。
     
  • 在Jupyter Notebook中添加Conda环境的详细操作步骤
    优质
    本教程详细介绍如何在Jupyter Notebook中集成和使用不同的Conda环境，包含具体的操作步骤与实用技巧，帮助用户轻松管理多个项目所需的依赖库。 1. 激活conda环境 ```shell source activate cym ``` 2. 安装ipykernel ```shell conda install ipykernel ``` 3. 将环境添加到notebook的内核中 ```shell python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name python 环境名 python -m ipykernel install --user --name cym --display-name python cym ``` 4. 启动notebook ```shell jupyter notebook ```
     
  • 在当前目录中运行Jupyter Notebook（Python 3.8环境）.bat
    优质
    这个批处理文件用于设置并启动一个指定使用Python 3.8版本的Jupyter Notebook环境，方便用户直接从当前工作目录开始进行编程和数据分析。 当前目录运行Jupyter Notebook (py38环境).bat用于在当前文件夹下指定Anaconda Python环境下启动Python Jupyter Notebook。
     
  • Jupyter Notebook的清屏方法
    优质
    本文介绍了如何在使用Jupyter Notebook时清除当前单元格或整个笔记本中的输出内容的方法和技巧。 在使用 Jupyter Notebook 运行 Python 代码并担心输出太多导致文件过大时，可以考虑及时清除 notebook 的输出内容。我在别人的代码里看到了一个叫做 `easydl` 库的 `clear_output()` 函数。这个函数调用起来非常简单： ```python from easydl import clear_output print(before) clear_output() # 清除之前的输出 print(after) ``` 查看 `clear_output` 的源码，可以看到它会清除 Jupyter Notebook 和控制台的输出内容。 以下是 `clear_output()` 函数的具体定义： ```python def clear_output(): clear output for both jupyter notebook and the console ```
     
  • Jupyter Notebook的清屏方法
    优质
    本文介绍了如何在使用Jupyter Notebook时清除当前单元格或整个笔记本中的输出内容的方法和技巧。 本段落主要介绍了如何在Jupyter Notebook中清除输出，并具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。大家可以跟随文章内容一起学习。