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如果你想用Python進行數(shù)據(jù)分析，那么Jupyter notebook是你必須要熟練掌握的工具之一，而Notebook也有很多省時好用的小技巧，本文將分享我在使用Notebook時習(xí)慣使用的一些操作!
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1. 在Notebook中安裝第三方庫
有時我們在進行數(shù)據(jù)分析的過程中，或者是使用一些在線/遠程Notebook，需要臨時安裝一個第三方庫，如果從命令行(甚至沒有命令行界面)安裝后再重啟notebook，那么所有進度都將丟失!
這時我們可以使用!pip install xxx 就可以直接在notebook將第三方庫安裝到本地，比如安裝pyecharts
- ! pip install pyecharts
其實!就是在notebook中執(zhí)行shell語句的符號，你也可以使用!來執(zhí)行! ls等任意命令行代碼。
2. 在Notebook中使用markdown
以前經(jīng)常有粉絲讓我?guī)兔o他看代碼，發(fā)來的.ipynb文件打開后，所有說明性的文字都用#來注釋給出，讀起來那是一個難受。
其實在Notebook中也可以使用markdown語句，寫文字、打公式、貼圖片都很輕松，就像上圖一樣只需要選中目標(biāo)單元格，然后按下ESC，再按下M即可，也可以在菜單欄將當(dāng)前單元格轉(zhuǎn)為標(biāo)簽
3. 快速計算運行時間
有時候我們需要計算一些函數(shù)或過程運行時間，以此來衡量代碼的效率，在其他IDE可能需要寫個函數(shù)或者使用第三方模塊來完成，而在Notebook中，提供了便捷的魔法函數(shù)
- %time：在行模式下，代碼運行一次所花費的時間
- %%time：在單元模式下，代碼運行一次所花費的時間
- %timeit：在行模式下，執(zhí)行代碼塊若干次，取最佳結(jié)果
- %%timeit：在單元模式下，執(zhí)行代碼塊若干次，取最佳結(jié)果
這樣我們只要敲幾下鍵盤，就能快速得到代碼塊的運行時間
4. 查看當(dāng)前變量
當(dāng)我們的代碼越寫越多，定義的變量越來越多，有時候就容易忘記曾經(jīng)起過哪些名字，這時候回去翻代碼是痛苦的，而在Notebook中，可以使用%who_ls查看當(dāng)前定義了多少變量
當(dāng)然也可以指定變量類型查看，比如查看有哪些變量是字符串
5. 一次刪除多行
有時候，當(dāng)我們將別人的代碼復(fù)制進Notebook后，常常會發(fā)生縮進錯誤
就像上圖所示的一樣，如果我們手動刪除紅框中的空白，那將會是很無聊的，需要按很多次退格鍵，這時我們可以按住option(Win下為Alt)鍵，此時光標(biāo)會變成十字形，現(xiàn)在就可以選中目標(biāo)區(qū)域一次性刪除
6. 直接獲取文檔
如果我們需要查看某些函數(shù)的用法，可能需要通過百度或者查找官方文檔，額外打開很多頁面來檢索，其實在Notebook中可以使用Shift + Tab直接獲取該方法的文檔
就像上圖一樣，直接顯示pd.merge的用法，一目了然，點開還能查看更詳細的解釋
7. 加載外部文件
還是魔法命令，使用%load 可以直接加載外部文件，比如%load test.py就可以直接在notebook中打開對應(yīng)文件，省去切換頁面-復(fù)制粘貼的時間。
直接打開在線文檔也是可以的，比如打開Matplotlib官方文檔中的示例代碼
- %load http://matplotlib.org/mpl_examples/pylab_examples/contour_demo.py
8. 直接運行Python腳本
上面是直接打開外部文件，那么能不能直接運行?答案是可以的，只要使用%run xxx.py即可在notebook中運行Python腳本并輸出結(jié)果，以運行當(dāng)前工作目錄下的test.py為例
- %run test.py
以上就是我在使用Jupyter Notebook時常用的8個命令，并且使用上述命令無需安裝任何插件/外部模塊，快去試試吧。
名稱欄目：沒用過這幾招，別說你會使用JupyterNotebook！
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