1 Ipython、Jupyter 入门

1 Ipython、Jupyter 入门 为什么使用Python进行数据分析：     1 Python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集     2 比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python更全能     3 Python库一直在增加，算法的实现采用更具有创新性的方法     4 Python能和很多语言对接，例如高效的C语言   ===================================   什么是Ipython？       在数据分析时用的是Ipython。

    PyCharm也是一个终端（代码从上至下执行，如果代码量大不利于调试）。

    Ipython是一个性能强大的终端（终端有一个特点，写一行执行一行）。

           Ipython是以浏览器的方式呈现         Ipython shell：功能强大的交互式shell     $ipython                 Ipython notebook：(主要使用这个工具)集文本、代码、图像、公式的展现于一体的超级python web界面。

在浏览器中编写代码。

        从ipython4.0 开始改名为 Jupyter notebook     =================================== 什么是 Jupyter？          Ipython notebook：集文本、代码、图像、公式的展现于一体的超级python web界面。

  =================================== Ipython使用       ipthon有许多python交互式没有的功能，比如，具有tab补全，对象自省，强大的历史机制，内嵌的源代码编辑，集成python调试器，断点调试等等。

ipython和python的最大区别在于，ipython会对命令提示符的每一行进行编号。

      pip install jupyter notebook  安装需要的jupyter模块   启动程序：     打开windows 终端，输入 jupyter notebook 命令并回车。

 

并自动打开浏览器。

 

         现在已经进入jupyter的开发环境了。

这个终端不能关闭哦，最小化就行了。

         打开地址为当前bash的目录，默认的根目录；     浏览器地址为http://localhost:8888/     通过ctrl + c 终止 jupyter程序。

      然后就是在web页面上进行文件夹的创建、改名，ipython notebook的创建和修改名称。

新建的ipython notebook如下图所示：  

      Code模式是代码，然后就可以在编辑框中输入代码，执行代码的方式如下：         Ctrl + Enter              停留在当前行         Alt + Enter                会新插入一行         Shift + Enter             跳到下一行         Run按钮       Markdown是注释，可以进行注释的书写。

其余的Raw NBConvert、Heading这两个用不到。

    Y：单元转入代码状态     M：单元转入markdown状态       Shift-Tab:提示，看函数的参数信息，比较有用。

  IPython的帮助文档     1 使用help()  

        双击输出左侧，收起输出内容，双击'...'，展示合并的内容。

                         在代码输入栏下边添加一个输入栏，选中输入栏，b         在代码输入栏上边添加一个输入栏，选中输入栏，a         想要删除一个输入栏，选中输入栏，dd       2 使用?     

        ??可以将函数的源码显示出来          　 两个问号把自定义的源码显示出来了。

 

    Tab自动补全：  

IPython 魔法命令：       1 运行外部Python文件,之前写的代码可以拿过来执行           使用下面命令运行外部python文件（默认是当前目录，最好加上绝对路径，就可以执行任何路径下的文件了）             %run *.py             编辑的外部文件内容：              运行这个外部文件：

        需要注意，当我们使用魔法命令执行了一个外部文件时，该文件的函数就能在当前会话中使用。

相当于把外部文件中的所有方法全部导入到Jupyter notebook中。

      2  运行计时   代码运行效率一目了然     用下面的命令计算statement的运行时间：         %time statement  

              用下面的命令计算statement的平均运行时间：         %timeit statement     timeit会多次运行statement，最后得到一个更为精确的预期运行时间     可以使用两个%来测试多行对吗的平均运行时间：         %%timeit         statement1         statement2         statement3         ...     浏览器只是起到接受用户输入，显示终端输出的作用，代码的运行还是在终端上进行的。

        3 查看当前会话中的所有变量与函数     %who  

    查看当前会话的所有变量与函数名称的详细信息：         %whos  

    4 执行Linux命令   前提是，你的终端试运行在linux系统上的。

        ! echo "hello"     在linux命令之前加上!，即可在ipython当中执行linux指令。

    注意会将标准输入以字符串形式返回。

 

      5 更多魔法命令         %lsmagic       

 最后强调一下，百看不如一练。