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怎樣進行配置Jupyter環境,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
Jupyter Notebook是一個交互式筆記本,支持運行40多種編程語言,本質是一個Web應用程序,便于創建和共享文學化程序文檔,支持實時代碼,數學方程,可視化和Markdown。
使用pip
或pip3
安裝:
# sudo pip install jupyter sudo pip3 install jupyter
首先生成默認配置:
jupyter notebook --generate-config
接著會提示默認配置的位置,打開,找到c.NotebookApp.notebook.dir=''
可以修改默認目錄:
注意需要加上u
前綴,表示Unicode字符串。
c.NotebookApp.browser
可以修改默認瀏覽器,比如修改為Chrome:
需要加上%s
參數,路徑修改為對應路徑。
其余配置請配合注釋直接修改。
補全需要安裝nbextensions
以及nbextensions_configurator
:
sudo pip3 install jupyter_contrib_nbextensions jupyter_nbextensions_configurator # sudo pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter_nbextensions_configurator jupyter contrib nbextension install --user jupyter nbextensions_configurator enable --user
若依賴缺失請安裝對應依賴,安裝成功后打開Jupyter:
jupyter notebook
進入Nbextensions
選項卡,去掉disable xxx
的那個勾選,選擇Hinterland
即可:
默認的UI真的不忍直視,在Github上有一個jupyter-themes
的工具,可以對其進行美化。首先使用pip3
/pip
安裝:
sudo pip3 install jupyterthemes
安裝完成后,使用
jt -l
查看主題,攜帶的主題有7個:
onedork
grade3
oceans16
chesterish
monokai
solarizedl
solarizedd
使用-t
切換主題,比如:
jt -t chesterish
支持以下三種自定義字體:
代碼字體:-f
Notebook字體(界面字體):-nf
普通文本/Markdown字體:-tf
其中代碼字體(-f
)支持如下:
Notebook字體(-nf
)/普通文本字體(-tf
)/Markdown字體(-tf
)支持如下:
支持以下六種自定義字體大小:
代碼字體大小:-fs
,默認11
Notebook字體大小:-nfs
,默認13
普通文本/Markdown字體大小:-tfs
,默認13
Pandas Dataframs字體大小:-dfs
,默認9
輸出區域字體大小:-ofs
,默認8.5
Mathjax字體大小:-mathfs
,百分比,默認100%
比如筆者喜歡Firacode字體,并且需要放大輸出區域的字體,可以如下設置:
jt -t chesterish -f firacode -fs 14 -ofs 12
可以手動控制Cell的寬度以及代碼的行距,-cellw
控制寬度(默認980),-lineh
控制行距(默認170)。
jt -cellw 1800 -lineh 200
工具欄顯隱:-T
名稱與Logo顯隱:-N
內核Logo顯隱:-kl
使用如下語句設置(需要在Jupyter內):
from jupyterthemes import jtplot jtplot.style()
其中style()
的參數如下:
theme
:字符串類型,主題,可選值與jt -l
顯示一致
context
:字符串類型,取值paper
,notebook
,talk
,poster
grid
:布爾類型,表示是否包含網格線
gridlines
:字符串類型,表示網格線的風格,比如--
表示虛線
ticks
:布爾類型,表示x/y軸上的坐標標線的顯隱
spines
:布爾類型,表示圖像四周是否顯示包圍框
fscale
:float
類型,表示縮放字體,圖例等等
figsize
:元組類型,表示默認的Matplotlib圖像的大小
筆者的參考配置:
jt -t chesterish -f firacode -fs 14 -ofs 12 -cellw 1500 -lineh 200 -T
使用pip
+離線方式安裝,首先需要知道系統架構,可以使用:
arch uname -m
等方式查看,比如筆者的是x86_64
,戳這里進入下載,常用庫列表如下:
Numpy
Scipy
Scikit-learn
Scikit-image
Spark MLLib(叫作PySpark)
Theano
TensorFlow
PyTorch
Pandas
Matplotlib
下面以numpy進行演示安裝,搜索后點擊第一個:
根據Python版本,系統以及架構選擇對應的包,下載:
使用pip3
或pip
安裝即可:
其余庫安裝類似,若缺失依賴請先安裝依賴。
關于怎樣進行配置Jupyter環境問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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