文章 专题 AI工具 学习 下载 问答 源码 最近更新
PHP
会员中心 讲师中心 微信公众号
首页 > 后端开发 > Python教程 > 正文

jupyter怎么运行python

下次还敢
发布： 2024-06-01 18:27:56
原创
1498人浏览过
在 Jupyter 中运行 Python 代码有两种主要方法：使用单元格：选择单元格并单击“运行”按钮或使用 Shift + Enter 快捷键。使用 IPython 魔术命令（%run）：输入 %run my_python_file.py，其中 my_python_file.py 是要运行的 Python 文件。

jupyter怎么运行python

在 Jupyter 中运行 Python 的方法

Jupyter Notebook 是一种流行的交互式计算环境，允许用户编写和运行 Python 代码。本文将介绍在 Jupyter 中运行 Python 的两种主要方法。

1. 使用单元格运行代码

在 Jupyter 中，代码被分成单元格。要在单元格中运行 Python 代码，请执行以下步骤：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

  • 选择要运行的单元格。
  • 单击单元格菜单栏中的“运行”按钮。
  • 或者，使用键盘快捷键“Shift + Enter”。

单元格中的代码将被执行，输出将显示在单元格的下方。

2. 使用 魔术命令 IPython

IPython 是 Jupyter 背后的交互式 shell。它提供了称为魔术命令的特殊命令，用于执行特定任务，包括运行 Python 代码。

要使用 IPython 魔术命令运行 Python 代码，请执行以下步骤：

  • 在单元格中输入以下代码：
%run my_python_file.py
登录后复制
  • 将 my_python_file.py 替换为您想要运行的 Python 文件的名称。
  • 单击单元格菜单栏中的“运行”按钮或使用键盘快捷键“Shift + Enter”。

Python 文件中的代码将被执行，输出将显示在单元格的下方。

提示：

  • 确保已在 Jupyter Notebook 中安装了所需的 Python 库和包。
  • 如果您在运行 Python 代码时遇到错误，请检查代码语法和导入的库。
  • Jupyter 还提供了其他方法来运行 Python 代码，例如使用 Python 调试器或终端。

以上就是jupyter怎么运行python的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习？python怎么入门？python在哪学？python怎么学才快？不用担心，这里为大家提供了python速学教程(入门到精通)，有需要的小伙伴保存下载就能学习啦！

下载
相关标签：
python Python ipython jupyter
来源：php中文网
收藏 点赞
上一篇：python标识符怎么用 下一篇：python怎么新建变量
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn
作者最新文章
最新问题
如何用Python实现代码生成？模板引擎方案 模板引擎是Python代码生成的首选方案，因其能实现结构与数据的分离。1.它通过定义一次代码骨架并用不同数据填充，提升效率和一致性；2.模板如蓝图般清晰可读，使用变量和控制流语法（如{{var_name}}、{%if%}）动态生成内容；3.工作流程包括定义模板、准备数据、加载模板、渲染输出和保存结果；4.相比字符串拼接，模板引擎在可读性、安全性、灵活性和错误处理方面更具优势；5.合理项目结构应分为templates/、data/、output/、scripts/目录，以实现模块化和易维护；6.挑
2025-07-06 15:30:02
441
如何用Python开发网络嗅探器？Scapy实战 使用Scapy开发网络嗅探器的核心步骤包括：1.导入Scapy库并定义数据包处理函数；2.使用sniff函数捕获流量并传递给回调函数；3.在回调函数中解析IP、TCP、Raw等层级信息。Scapy的优势在于其灵活性和强大的协议支持，不仅能捕获数据包，还可构造、发送和修改数据包，适用于网络安全测试和协议调试。HTTP嗅探示例通过过滤端口80流量并解析GET/POST请求提取URL和Host信息，但无法用于HTTPS加密流量。网络嗅探器的合法用途包括网络故障排查和安全审计，非法用途如窃取敏感信息则违
2025-07-06 15:21:17
986
如何使用Python操作SQLite？轻量数据库教程 Python操作SQLite数据库的步骤如下：1.使用sqlite3.connect()连接数据库并创建文件；2.通过cursor执行SQL创建数据表；3.使用参数化查询插入、更新、删除数据；4.用SELECT查询记录并处理结果；5.操作完成后调用commit()提交更改并关闭连接。整个过程无需额外安装依赖，适合小型项目和本地开发。
2025-07-06 15:18:01
748
Python怎样进行数据聚类？K-means算法实现 数据聚类在Python中常用K-means算法实现，其步骤包括：1.数据准备需标准化处理并清理缺失值；2.使用sklearn.cluster.KMeans进行聚类，设置n_clusters和random_state以获得稳定结果；3.通过肘部法确定最佳聚类数，依据inertia值绘制曲线选择“肘部”点；4.分析聚类结果，结合分组统计和可视化理解类别特征。需要注意的是，K-means对异常值敏感且假设簇为凸形，复杂结构可尝试其他算法。
2025-07-06 15:15:01
693
如何用Python进行数据聚类—K-Means/DBSCAN对比 选择聚类算法需根据数据特征和业务目标：1.K-Means适合结构清晰、需指定簇数、速度快但对噪声敏感；2.DBSCAN无需指定簇数、能识别任意形状和离群点，但参数敏感且不适合高维数据。若数据规则且已知类别数选K-Means，若分布复杂或有噪声选DBSCAN，并结合预处理、参数调试灵活应用。
2025-07-06 15:10:01
504
如何使用Python处理BMP图像？位图操作指南 Python处理BMP图像首选Pillow库，1.因其是PIL的活跃分支，全面支持Python3并持续更新；2.API设计直观易用，如Image.open()、img.convert()等方法便于快速开发；3.功能全面，支持多种图像格式及常见处理操作如裁剪、缩放、颜色转换等；4.性能优化良好，尤其结合NumPy可高效处理大规模像素数据；5.对BMP格式支持完善，可轻松实现读取、修改、保存等全流程操作。
2025-07-06 15:07:01
693
Python如何进行数据标准化？sklearn预处理 数据标准化在机器学习和数据分析中至关重要，尤其在使用sklearn进行预处理时。1.使用StandardScaler进行Z-score标准化，通过减去均值并除以标准差使数据符合标准正态分布；2.最小最大值标准化（Min-MaxScaling）通过缩放至指定范围如[0,1]，但对异常值敏感；3.其他方法包括RobustScaler、Normalizer、PowerTransformer和QuantileTransformer，分别适用于异常值多、按行归一化、非正态分布等情况。注意：标准化前需处理缺
2025-07-06 15:04:01
371
Python中如何操作CAD文件？DXF格式处理 Python操作DXF文件常用ezdxf库，1.安装后可读取模型空间实体；2.可创建新DXF并添加多段线图形；3.能修改实体属性如颜色；4.支持导出坐标数据用于其他系统处理。
2025-07-06 14:57:01
903
Python中如何操作MySQL数据库？PyMySQL连接方法 在Python中操作MySQL数据库最常用的方法是使用PyMySQL库。首先需通过pip安装pymysql；然后使用connect()方法连接数据库，需提供host、user、password、database等参数；接着创建游标对象cursor，通过execute()执行SQL语句并用fetchall()获取查询结果；插入或更新数据时需调用execute()并在必要时使用commit()提交事务或rollback()回滚；最后务必关闭游标和连接以释放资源。此外，注意异常处理及事务控制以确保程序
2025-07-06 14:56:01
537
Python如何优化数据存储？to_parquet高效格式 使用Parquet格式优化Python中的大数据存储。2.Parquet通过列式存储、压缩和分区显著减少存储空间并提升读写效率。3.与CSV相比，Parquet具备结构化信息、高效I/O和内置压缩优势。4.相较HDF5，Parquet在分布式生态系统中集成性更强。5.支持多种压缩算法如Snappy、Gzip，自动选择最优编码方式。6.分区按列拆分数据，实现谓词下推减少扫描量。7.pyarrow提供内存高效操作，dask支持超大数据集的分布式处理。8.结合Dask与Parquet可实现大规模数据端
2025-07-06 14:53:01
695
相关专题
更多>
热门推荐
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
相关推荐
热门推荐
最新课程
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网：公益在线php培训，帮助PHP学习者快速成长！
关注服务号 技术交流群
app下载
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习
PHP中文网抖音号
发现有趣的

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号

  • PHP学习

  • 技术支持

  • 返回顶部