JuypterNotebook中最有幫助的項目設置有哪些

這篇文章主要介紹“JuypterNotebook中最有幫助的項目設置有哪些”，在日常操作中，相信很多人在JuypterNotebook中最有幫助的項目設置有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”JuypterNotebook中最有幫助的項目設置有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1. 確保Python版本

檢查JupyterNotebook中的Python解釋器版本：

import sys sys.version'3.7.6 (default, Jan 8 2020, 13:42:34) \n[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)]'

為確保項目由Python解釋器的最低及以上要求版本運行，可在項目設置中添加以下代碼：

# Python ≥3.7 is required import sys assert sys.version_info >= (3, 7)

Python需要為3.7及以上版本，否則會拋出AssertionError。

2. 確保程序包版本

檢查安裝的程序包版本，如TensorFlow。

import tensorflow as tf tf.__version__'2.0.0'

確保項目是由TensorFlow2.0及以上版本運行的，否則會拋出AssertionError。

# TensorFlow ≥2.0 is required import tensorflow as tf assert tf.__version__ >= "2.0"

3. 避免繪制模糊圖像

JuypterNotebook中的默認繪圖看起來有些模糊。例如，一張查找缺失值的簡單熱圖。

(https://towardsdatascience.com/using-pandas-pipe-function-to-improve-code-readability-96d66abfaf8)

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline# Default figure format png sns.heatmap(df.isnull(),             yticklabels=False,             cbar=False,             cmap='viridis')

默認圖像看起來很模糊

由上圖可以看出，文本很模糊，Cabin欄中的缺失值過于擁擠，Embarked欄中的缺失值無法識別。

要解決這個問題，可在%matplotlib inline之后使用%config InlineBackend.figure_format='retina'或 %configInlineBackend.figure_format = 'svg'，即：

%matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'         # or 'svg'sns.heatmap(df.isnull(),             yticklabels=False,             cbar=False,             cmap='viridis')

圖片格式設置為retina或svg

與先前的圖片比較，上圖更加清晰，Embarked欄中的缺失值也能成功識別。

4. 在不同運行中保持輸出穩定

數據科學項目中很多地方都在使用隨機數字。例如：

• 來自Scikit-Learn的 train_test_split()

• 用于初始化權重的np.random.rand()

若未重置隨機種子，則每次調用都會出現不同的數字：

>>> np.random.rand(4) array([0.83209492, 0.10917076, 0.15798519, 0.99356723]) >>> np.random.rand(4) array([0.46183001, 0.7523687 , 0.96599624, 0.32349079])

np.random.seed(0)使隨機數字可預測：

>>> np.random.seed(0) >>> np.random.rand(4) array([0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318]) >>> np.random.seed(0) >>> np.random.rand(4) array([0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318])

如果(每次)都重置隨機種子，那么每次都會出現相同的數據組。因此，項目能在不同運行中保持輸出穩定。

5. 多單元輸出

默認情況下，JupyterNotebook不能在同一單元中輸出多種結果。要輸出多種結果，可使用IPython重新配置shell。

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"

6. 將圖片保存到文件

Matplotlib能通過savefig()方法保存圖片，但如果給定路徑不存在則會引發錯誤。

plt.savefig('./figures/my_plot.png')FileNotFoundError: [Errno 2] Nosuch file or directory: './figures/my_plot.png'

最好的做法是將所有圖片都放到一個地方，如工作區的figures文件夾。可使用OS GUI(操作系統界面)或是在JupyterNotebook中運行logic指令，來手動創建一個figures文件夾，但是最好創建一個小函數來實現該操作。

當需要一些自定義圖形設置或附加子文件夾來分組圖形時，這種方法尤其適用。以下是將圖片保存到文件的函數：

import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt# Where to save the figures PROJECT_ROOT_DIR = "." SUB_FOLDER = "sub_folder"    #a sub-folder IMAGES_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "images", SUB_FOLDER)defsave_fig(name, images_path=IMAGES_PATH, tight_layout=True,extension="png", resolution=300):     if not os.path.isdir(images_path):         os.makedirs(images_path)     path = os.path.join(images_path, name+ "." + extension)     print("Saving figure:",name)     if tight_layout:         plt.tight_layout()     plt.savefig(path, format=extension,dpi=resolution)

現在調用save_fig('figure_name')，會在工作區中創建一個images/sub_folder目錄，圖片以“figure_name.png”名稱被保存到目錄中。此外，還提供了三個最常用的設置：

• tight_layout 能自動調整子圖填充

• extension 能以多種格式保存圖片

• resolution 可設置圖片分辨率

7. 下載數據(并解壓)

處理網絡數據對于數據科學工作者是常事。可以使用瀏覽器下載數據，并運行指令來解壓文件，但最好的是創建一個小函數來執行該操作。當數據需要定期更改時，這一點尤其重要。

編寫一個小腳本，在獲取最新數據時運行(也可以設置一個定期自動執行的計劃工作)即可。如果需要在多臺機器上安裝數據集，自動化抓取數據流程也十分有用。

以下是下載并解壓數據的函數：

import os import tarfile import zipfile import urllib   # Where to save the data PROJECT_ROOT_DIR = "." SUB_FOLDER = "group_name" LOCAL_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "datasets", SUB_FOLDER)defdownload(file_url, local_path = LOCAL_PATH):     if not os.path.isdir(local_path):         os.makedirs(local_path)             # Download file     print(">>>downloading")     filename = os.path.basename(file_url)     file_local_path =os.path.join(local_path, filename)     urllib.request.urlretrieve(file_url,file_local_path)         # untar/unzip file     if filename.endswith("tgz")or filename.endswith("tar.gz"):         print(">>>unpacking file:", filename)         tar =tarfile.open(file_local_path, "r:gz")         tar.extractall(path = local_path)         tar.close()     eliffilename.endswith("tar"):         print(">>> unpackingfile:", filename)         tar =tarfile.open(file_local_path, "r:")         tar.extractall(path = local_path)         tar.close()     eliffilename.endwith("zip"):         print(">>>unpacking file:", filename)         zip_file = zipfile.ZipFile(file_local_path)         zip_file.extractall(path =local_path)         zip_file.close()     print("Done")

現在調用download("http://a_valid_url/housing.tgz")，會在工作區創建一個datasets/group_name目錄，下載housing.tgz，并從該目錄中提取出housing.csv ，這個小函數也能用于CSV和文本文件。

到此，關于“JuypterNotebook中最有幫助的項目設置有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！