Как установить jupyterlab на windows
Обновлено: 04.07.2024
Установка для работает нормально, хотя я перезагрузил терминал.
Но пытаясь бежать
«jupyter» не распознается как внутренняя или внешняя команда, работающая программа или командный файл.
Как и где я могу найти исполняемый файл для Jupyter?
Если вы абсолютно уверены, что путь к вашей библиотеке Python находится в системных переменных (и вы можете найти этот путь при установке pip-установки jupyter, вам просто нужно немного прочитать), и вы по-прежнему сталкиваетесь с ошибками «команда не найдена или не распознана» в Windows. , можешь попробовать:
По крайней мере, для моих окон (Windows 10 Pro) наличие python -m - это единственный способ, с помощью которого я могу запускать свои пакеты python из командной строки без каких-либо ошибок
Неустранимая ошибка в панели запуска: невозможно создать процесс с помощью '"
Использование python 3.6.3. Здесь после установки Jupyter с помощью команды python -m pip install jupyter , команда jupyter notebook не работала для меня с помощью командной строки Windows.
Но, наконец, python -m notebook 'сработало и заставило jupyter notebook работать на локальном компьютере.
В Windows 10: если вы использовали anaconda3 для установки ноутбука Jupyter и забыли установить флажок для добавления переменных среды в систему во время установки, вам необходимо вручную добавить следующие переменные среды в переменную «Путь»: Редактировать переменные среды ")
Если это не работает.
Pip не добавляет jupyter напрямую в path для local.
После некоторых копаний я нашел исполняемый файл для jupyter в папке:
Поэтому, если вы хотите иметь возможность выполнять программу из командной строки, вам нужно добавить ее в переменную% PATH. Вот скрипт powershell, чтобы сделать это. ОБЯЗАТЕЛЬНО ДОБАВЬТЕ ";" перед добавлением нового пути.
Если вы используете python3 , выключите python с помощью python3 но я рекомендую вам использовать pyenv вместо этого :)
Вот как я решил указанную проблему, надеюсь, это поможет:
установите python 3.7, используя официальный сайт для python, при установке включите установку PATH, установив флажок
после этого откройте cmd (обязательно откройте его после шага 1) и напишите: pip install jupyter ENTER
теперь вы сможете открыть блокнот jupyter с помощью команды: jupyter notebook
Кажется простым, но это также может помочь.
Проблема для меня заключалась в том, что я запускал команду jupyter из неправильного каталога.
Как только я перешел на путь, содержащий скрипт, все заработало.
Моя проблема заключалась в том, что в папке моего пользователя был пробел в имени папки.
После создания нового пользователя и переключения на этого пользователя Windows, ярлыки Windows и ссылки изнутри 'Anaconda работали нормально.
Windows 8.1 64 бит. Последняя Анаконда.
Примечание: я закончил тем, что удалил переустановку Anaconda, но я чувствую, что проблема была действительно просто местом в пользовательском имени пользователя Windows / пользовательской папке.
У меня была такая же проблема, но
Работал на меня.
Если вы используете дистрибутив Anaconda, при установке убедитесь, что вы отметили опцию «Изменить путь».
Вы можете добавить следующее к вашему пути
C: [путь установки Python] \ Scripts
Например C : \ python27 \ Scripts
Он начнет работать для jupyter и для каждой другой установки pip, которую вы здесь сделаете.
Сначала убедитесь, что вы указали путь к Python в системных переменных. Затем попробуйте запустить
А затем запустить это
На путь, и это сработало.
Я запустил ноутбук Jupyter в Windows 10. Я нашел самый простой способ выполнить эту задачу, не полагаясь на такой дистрибутив, как Anaconda, - использовать Cygwin.
В Cygwin установите python2, python2-devel, python2-numpy, python2-pip, tcl, tcl-devel, (я включил изображение ниже всех установленных мной пакетов) и любые другие доступные вам пакеты python. Это, безусловно, самый простой вариант.
Затем выполните эту команду, чтобы просто установить блокнот jupyter:
Ниже приведены реальные команды, которые я выполнил, чтобы добавить больше библиотек на тот случай, если другие тоже нуждаются в этом списке:
Если какая-либо из вышеперечисленных команд терпит неудачу, не беспокойтесь, в большинстве случаев решение довольно простое. Что вы делаете, это смотрите на сбой сборки для любого недостающего пакета / библиотеки.
Скажем, он показывает отсутствующий pyzmq, затем закройте Cygwin, заново откройте установщик, перейдите к экрану списка пакетов, покажите «полный» для всех, затем найдите имя, например zmq, установите эти библиотеки и повторите приведенные выше команды.
Используя этот подход, было довольно просто успешно пройти через все отсутствующие зависимости.
После того, как все установлено, затем запустите в Cygwin перейдите в папку, которую вы хотите быть "корнем" для дерева пользовательского интерфейса ноутбука и введите:
Важность анализа данных неуклонно растет во всех отраслях. Наличие надлежащих инструментов анализа данных и визуализации стало как никогда важным. Jupyter Notebooks — один из ведущих инструментов с открытым исходным кодом для разработки и управления аналитикой данных.
Первоначально Jupyter начал свою жизнь как ответвление проекта iPython в 2014 году и превратился в полноценную интерактивную платформу для анализа данных. Jupyter, управляемый некоммерческой организацией Project Jupyter, стремится предоставить наиболее полную платформу для анализа данных.
В этой статье мы покажем вам, как установить и настроить локальную среду Jupyter. Вы можете использовать это руководство как идеальную отправную точку для начала работы по анализу данных.
Что такое блокнот Jupyter?
Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое предоставляет интерактивную вычислительную среду. Он создает документы (записные книжки), которые объединяют как входные (код), так и выходные данные в один файл. Он предлагает единый документ, который содержит:
- Визуализации
- Математические уравнения
- Статистическое моделирование
- Повествовательный текст
- Любые другие мультимедийные материалы
Такой подход с использованием единого документа позволяет пользователям разрабатывать, визуализировать результаты и добавлять информацию, диаграммы и формулы, которые делают работу более понятной, повторяемой и доступной для совместного использования.
Ноутбуки Jupyter поддерживают более 40 языков программирования, в основном на Python. Поскольку это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, любой может свободно использовать его для своих проектов в области науки о данных. Есть два варианта записной книжки Jupyter:
- Jupyter Classic Notebookсо всеми упомянутыми выше возможностями.
- JupyterLab, новый интерфейс ноутбука нового поколения, разработанный, чтобы быть гораздо более расширяемым и модульным, с поддержкой широкого спектра рабочих процессов от науки о данных, машинного обучения и научных вычислений.
Сегодня JupyterLab — это блокнот по умолчанию для любого проекта Jupyter.
Установка Jupyter Notebook (JupyterLab)
Есть несколько способов установить и использовать Jupyter Notebooks, начиная от установки через conda, mamba, pip, pipenv или даже как контейнер Docker.
В этом разделе мы обсудим два метода установки Jupyter Notebooks в вашей локальной среде. Мы будем использовать Windows в качестве среды операционной системы для настройки JupyterLab.
Установить через Pipenv
Pipenv позволяет пользователям создавать детерминированную воспроизводимую виртуальную среду с надлежащим управлением зависимостями для проектов Python. Поскольку Jupyter поставляется в виде пакета pip, мы можем просто установить его в этой виртуальной среде.
Во-первых, давайте создадим папку, которая действует как виртуальная среда. В этом примере у нас есть папка с именем «jupyter_notebook», которая будет использоваться для создания среды с помощью Pipenv.
Просто выполните следующую команду, чтобы открыть эту папку и установить версию Python 3.8. Однако для этого мы можем использовать любую поддерживаемую версию Python.
Затем выполните следующую команду, чтобы установить пакет Jupyter через pip:
Наконец, мы можем запустить JupyterLab с помощью команды run.
Таким образом, метод Pipenv предлагает изолированную среду JupyterLab для работы без конфликта с:
- Любой другой проект Python
- Настройки
- Пакеты, установленные глобально
Установить с помощью инструментария Anaconda Data Science Toolkit
Anaconda — это дистрибутив языков программирования Python и R с открытым исходным кодом, цель которого — упростить развертывание и управление пакетами. Поставляется со своими собственными:
- Система управления пакетами (conda)
- Возможности виртуальной среды
- Пакеты программного обеспечения, предназначенные для проектов в области науки о данных
Индивидуальная версия anaconda позволяет быстро настроить локальную среду обработки данных, просто установив установочный пакет anaconda.
Теперь давайте установим Jupyter Notebook через Anaconda. Сначала перейдите на веб-сайт Anaconda и загрузите соответствующий установочный пакет Individual Edition для вашей операционной системы.
Затем установите программное обеспечение на локальный компьютер с помощью установщика (пакет.exe).
После этого откройте только что установленное приложение под названием Anaconda Navigator после завершения установки. Это графический интерфейс, используемый для установки приложений и пакетов для среды conda. Вы заметите, что и Jupyter Notebook, и JupyterLab доступны в разделе приложений Anaconda Navigator.
Затем выберите предпочитаемый тип ноутбука и установите его. После этого нажмите кнопку «Запустить», чтобы запустить Jupyter Notebook. Откроется окно браузера с открытой записной книжкой.
По умолчанию Juptyper получит доступ ко всем файлам и папкам в месте запуска. Это место установки anaconda, тогда как это папка виртуальной среды для Pipenv.
Создание записной книжки
Это откроет новую записную книжку без названия под названием untitled.ipynb, где мы можем начать кодировать наш проект.
Компоненты notebook Jupyter
В этом разделе мы рассмотрим основные компоненты записной книжки Jupyter, которые необходимы для взаимодействия со средой Jupyter.
Файл ipynb
Файл.ipynb — это расширение, используемое для определения отдельной записной книжки. Этот файл содержит все данные вашей записной книжки в формате JSON. Более того, он включает все содержимое ячеек, вложения изображений в виде преобразованных строк и метаданные, относящиеся к записной книжке.
Давайте создадим простую записную книжку с именем test.ipynb и добавим туда простой оператор печати, как показано ниже.
Теперь, если мы откроем файл test.ipynb как файл JSON, мы увидим, как там хранится вся информация, относящаяся к записной книжке.
Ядро ноутбука
Ядро действует как мозг ноутбука. Любой код в ячейке будет выполнен в ядре, а результат будет возвращен в записную книжку. Ядро рассматривает весь документ (записную книжку) как единое целое и поддерживает состояние между ячейками.
В следующем примере мы определили переменную (data_x) в ячейке и получили доступ к той же переменной в отдельной ячейке для простого вычисления сложения.
Если нам нужно очистить все переменные, мы можем просто перезапустить ядро или использовать другие параметры, такие как «Перезапустить и очистить все выходные данные» или «Запустить все ячейки», в зависимости от требуемого результата. Кроме того, у нас есть возможность прерывания, чтобы остановить ядро, если оно зависло из-за вычислительной проблемы.
Ядро также определяет язык программирования, поддерживаемый в записной книжке, начиная от Java, Scala, R, Lua и т. Д. Более того, пользователи могут установить любое поддерживаемое ядро и использовать его для создания записной книжки. Некоторые ядра, такие как ядро SoS, расширяют поддержку нескольких языков в одном ноутбуке.
Ячейки в записной книжке
Клетки — это строительные блоки записной книжки. Все, что мы делаем в блокноте, мы делаем в определенном блоке клетки. В записной книжке есть два типа ячеек:
- Кодовая ячейка. Эти ячейки содержат код, который будет выполняться в ядре. Когда записная книжка будет запущена, результат будет показан под ячейкой кода (вне ячейки).
- Ячейка уценки. Эти ячейки содержат текстовое содержимое с использованием Markdown. Во время выполнения результат будет сгенерирован на месте ячейки уценки.
Ячейки во время выполнения:
Для всех типов ячеек существует два режима: режим редактирования и командный режим:
- Когда мы щелкаем ячейку и начинаем редактирование, она меняет свой внешний вид с синей рамкой, указывающей на режим редактирования.
- Когда мы выйдем из ячейки, он станет серым, чтобы указать командный режим.
Режим редактирования ячейки:
Командный режим ячейки:
Начало работы с аналитикой данных
Теперь, когда мы можем установить Jupyter Notebooks и понять его основные компоненты, давайте проведем анализ данных и визуализацию с помощью Notebook.
Сначала мы создадим новую записную книжку с именем «race_data». Для этого анализа мы будем использовать набор данных о чемпионате мира Формулы-1 (1950-2021), доступный от Kaggle.
Цель этого анализа — определить водителя с наибольшим количеством побед в F1. Прежде чем начать, убедитесь, что вы установили необходимые библиотеки для среды Python. Вы можете использовать команду «pipenv install» для установки Pipenv и использовать conda для установки anaconda.
Шаг 1
Импортируйте данные из набора данных Kaggle (файл.csv) во фреймы данных Pandas.
Шаг 2
Проверьте импорт, распечатав несколько фреймов данных.
Шаг 3
Объедините все фреймы данных, чтобы создать единый первичный фрейм данных, состоящий из всех необходимых данных.
Шаг 4
Очистите фрейм данных. Мы удалим все ненужные столбцы из фрейма данных.
complete_race_data_dataframe = complete_race_data_dataframe.drop
(columns=[‘url_x’,’url_y’,’name_y’,’nationality_y’,’url’,’time_y’])
complete_race_data_dataframe.head()
Шаг 5
Подсчитайте общие выигрыши для каждого гонщика. В приведенном ниже блоке кода мы:
- Отфильтруйте данные гонок, чтобы они содержали только первые позиции, и создайте новый целочисленный столбец с именем «position_mod».
- Сгруппируйте данные по столбцам «driverRef» и «nationality_x» с суммой postion_mod.
- Отсортируйте данные по убыванию и получите первые десять строк.
ШАГ 6
Создайте гистограмму, используя новый набор данных, полученный на шаге 5, с использованием библиотеки plotly.
Созданный график
Начните анализ данных с Jupyter
Jupyter Notebooks — идеальное место для начала работы в области анализа данных. Jupyter предоставляет многофункциональную, надежную и удобную среду с использованием нескольких методов установки. Пользователи могут использовать Jupyter в любой среде, независимо от платформы.
Во всяком случае, вот несколько вещей, которые Jupyterlab способен:
JUPYTERLAB позволит вам просматривать и обрабатывать несколько типов данных. Вы также можете отображать богатый вывод из этих форматов, используя различные визуализации или уценки.
Для навигации вы можете использовать настраиваемые ярлыки клавиатуры или ключевые карты от Vim, Emacs и даже подслушиваний.
Вы можете добавить новое поведение в свой экземпляр Jupyterlab с помощью расширений. Это включает в себя тематическую поддержку, редакторов файлов и многое другое.
Монтаж
Вы можете использовать Conda, Pip или Pipenv для установки Jupyterlab.
кондейский
Если вы являетесь пользователем ANACONDA, вы можете использовать Conda для установки, используя следующую команду:
Если вы предпочитаете использовать нативный установщик Python, Pip, то это команда, которую вы хотите:
Примечание: если вы используете Установка PIP -USER , тогда вам нужно будет добавить каталог на уровне пользователя «bin» в вашу вариант среды пути, чтобы иметь возможность запустить Jupyterlab.
пипнв
Обратите внимание, что вызывая оболочка Команда обязательна, если вы хотите запустить JUPYTERLAB из VirtualenV, в которую вы его установили.
Бег Jupyterlab.
Теперь, когда у нас установлено Jupyterlab, мы должны попытаться запустить его. Вы можете использовать либо Jupyter-Lab или Jupyter Lab запустить его. Когда я запустил любую из этих команд, я получил следующее начальное веб-приложение:
Вкладка справа называется Лаунчер . Отказ Это одно место, где вы можете начать новый ноутбук, консоль кода, терминал или текстовый файл. Новые документы открываются как новые вкладки. Вы отметите, что когда вы создаете новый ноутбук или другой элемент, который исчезает запуск. Если вы хотите открыть второй документ, просто нажмите кнопку «+» слева, которую я обвезел ниже:
Давайте откроем ноутбук, а затем нажмите кнопку PLUS. Если вы это сделаете, ваш экран должен выглядеть что-то подобное:
Вы также можете создавать новые элементы с помощью ** MENU **, который проходит вдоль верхней части экрана. Просто перейдите в ** файл ** -> ** новый **, а затем выберите тип элемента, который вы хотели бы создать. Большинство пунктов меню должны быть вам знакомы, если вы использовали ноутбук Jupyter. Здесь есть несколько новых записей, которые специфичны для Jupyterlab. Например:
Исследуйте меню и посмотрите, что еще вы можете найти. Это довольно неясно.
Файловый браузер
Дерево слева известно как Файловый браузер Отказ Он показывает вам файлы, которые доступны вам из места, от которого вы запустили Jupyterlab. Просто нажмите на значок папки, чтобы сделать крах дерева, чтобы вкладку можно было заполнить браузер:
Вы отметите, что вы можете создавать новые папки в браузере файлов, щелкнув значок папки + (обведен ниже):
Если вам нужно добавить файл в Jupyterlab из другого места на вашем компьютере, вы захотите нажать на Загрузить кнопка:
Когда вы делаете, он будет открывать диалоговое окно открыть файл:
Просто используйте это, как вы, если вы открывали файл в другой программе. Просто помните, что вместо того, чтобы открыть файл, вы «загружаете» или «копирование» его на рабочее пространство Jupyterlab.
Наконец, есть кнопка обновления, которую вы можете использовать для обновления рабочего пространства, если вы случили, чтобы скопировать файл в рабочее пространство, используя метод, отличный от кнопки загрузки:
Специальные URL-адреса
Как и с ноутбуком Jupyter, Jupyterlab позволяет пользователям копировать URL-адреса в браузер, чтобы открыть конкретный ноутбук или файл. Однако Jupyterlab также добавил возможность управлять рабочими пространствами и файловой навигацией через URL-адреса.
Например, если вы хотите использовать файловую навигацию, вы можете использовать специальное ключевое слово дерево сделать это. Вот пример URL с использованием безнаменной ноутбуки:
Если вы должны были пробовать это, вы увидите обычный интерфейс ноутбука Jupyter вместо того, чтобы увидеть ноутбук внутри Jupyterlab.
Рабочие пространства
Рабочая область по умолчанию не имеет имени, но его можно найти в /Лаборатория Отказ Если вы хотите клонировать свое рабочее пространство, вы можете использовать следующий формат:
Это скопирует ваше текущее рабочее пространство в рабочее пространство с именем Тест Отказ Если вы хотите скопировать тестовое рабочее пространство в рабочее пространство по умолчанию, URL будет выглядеть так:
Вы также можете сбросить рабочее пространство, используя Сброс Параметр URL. Когда вы сбрасываете рабочую область, вы очищаете его его содержимого. Вот пример сброса рабочей области по умолчанию:
Клеточный инспектор
Давайте создадим ноутбук внутри нашего экземпляра Jupyterlab. Перейдите на пусковую установку и выберите ядро. У вас будет Python 2 или Python 3 по умолчанию. После того, как вы его создали, вы должны увидеть новую вкладку, названную «Untitled.ipynb», как это:
Как видите, у нас есть ноутбук с одной ячейкой. Давайте добавим следующий код на слайд:
Теперь давайте нажмем маленький ключ, который находится на панели инструментов слева. Вот скриншот с кнопкой кружил:
Когда вы нажмете этот ключ, ваш экран должен выглядеть как выше. Это называется Клеточный инспектор Отказ Это где вы можете настроить свой ноутбук для целей презентации. Вы можете установить, какие ячейки являются слайды или подслойки. В значительной степени все, о чем мы говорили в главе 9, относящуюся к самой записной книжке, также можно сделать здесь. Вы также отметите, что инспектор Cell отобразит любые метаданные, которые Jupyterlab/Notebook добавляют в ячейки.
Если вы хотите увидеть это в действии, попробуйте настроить первую ячейку для Слайд Отказ Теперь вы должны увидеть поле метаданных, заполненное так:
Используя файлы
Вы можете использовать файловый браузер Jupyterlab и меню «Файл», чтобы работать с файлами и каталогами в вашей системе. Это позволяет открывать, создавать, удалять, переименовать, загрузку/загрузить, копировать и делиться файлами и каталогами. Вы можете найти браузер файлов в левой боковой панели:
Если у вас есть файлы в вашем браузере, вы можете открыть его, просто дважды щелкнув файл, поскольку обычно делаете в браузере файлов вашей системы. Вы также можете перетащить файл из файлового браузера в рабочую зону (справа), что заставит его открыть.
Обратите внимание, что вы можете открыть один файл на несколько проживателей/редакторов, и они останутся в синхронизации.
Текстовый редактор
Jupyterlab поставляется со встроенным текстовым редактором, который вы можете использовать для создания или открытия текстовых файлов. Откройте пусковую установку и вместо того, чтобы создать ноутбук, перейдите в нижнюю часть запуска и создайте текстовый файл.
Текстовый редактор также поддерживает настраиваемые отступы (вкладки против пробелов), ключевые карты и основные тематики. Просто иди к Настройки Меню для просмотра или редактирования их:
Если вы хотите редактировать существующий текстовый файл, все, что вам нужно сделать, это дважды щелкните его в браузере файлов.
Интерактивные консоли кода
Одной из более новых функций JUPYTERLAB является Консоль кода , который в основном рефет в вашем браузере. Это позволит вам запустить код интерактивно в выбранном текущем ядре. «Клетки» кодовой консоли показывают порядок, в котором был запущен код. Чтобы создать новую консоль кода, нажмите кнопку «+» в браузере файлов и выберите ядро по вашему выбору:
Введите код. Вот пример, если у вас есть проблемы с тем, что у вас есть проблемы с любым собственным:
Теперь нажмите Shift + Enter Чтобы запустить код. Вы должны увидеть следующий вывод, если все работало правильно:
Завершение кода работает через Вкладка ключ. Вы также можете поднять подсказки, нажав Shift + Tab Отказ
Если вам нужно очистить консоль кода, не перезапустив ядро, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши на самих консоли и выберите «Очистить консольные ячейки».
Терминалы
Проект Jupyterlab продолжает поддерживать системные оболочки в браузере. Для Mac/Linux он поддерживает Bash, TsCh и т. Д. В то время как в Windows он поддерживает PowerShell. Эти терминалы могут запускать все, что вы обычно запускаете с терминала вашей системы, включая другие программы, такие как Vim или Emacs. Обратите внимание, что клеммы Jupyterlab работают в системе, на которой у вас установлена Jupyterlab, поэтому она также будет использовать привилегии вашего пользователя.
В любом случае, если вы хотите увидеть терминал в действии, просто запустите запуск, нажав кнопку «+» в браузере файлов. Затем выберите терминал:
Если вы закрываете вкладку терминала, Jupyterlab оставит его на заднем плане. Вот терминал работает:
Если вы хотите повторно открыть свой терминал, просто перейдите к Бег Вкладка:
Затем выберите терминал из списка запущенных приложений.
Командная палитра
Действия пользователя в Jupyterlab все проходят через центральную командую систему. Это включает в себя команды, используемые строкой меню, контекстными меню, сочетания клавиш и многое другое. Вы можете получить доступ к доступным командам через Палитра команд , который вы найдете под Команды Вкладка:
Здесь вы можете искать команды и выполнять их напрямую вместо того, чтобы охотиться за ними в системе меню. Вы также можете вызвать командную палитру со ссылкой на клавиатуре: Команда/Ctrl Shift C
Поддерживаемые типы файлов
JUPYTERLAB поддерживает несколько файлов FileTypes, которые он может отображать или позволить вам редактировать. Это позволяет размещать насыщенные насыщенные вывод ячейки в ноутбуке или консоли кода. Для файлов Jupyterlab обнаружит формат данных, глядя на расширение файла или всего имени файла, если расширения не существуют. Обратите внимание, что несколько редакторов/зрителей могут быть связаны с одним типом файла. Например, вы можете редактировать файл Markdown и просматривать его как HTML. Просто щелкните правой кнопкой мыши файл и перейдите к Открыть с Пункт контекстного меню для просмотра редакторов и зрителей, которые доступны для вас для этого типа файла:
Вы можете использовать код Python для отображения различных форматов данных в вашем ноутбуке или консоли кода. Вот пример:
Когда вы запускаете этот код в ноутбуке, он должен выглядеть так:
Для полного списка типов файлов поддерживаются JupyterLab, я рекомендую проверить Документация Отказ Это всегда должно быть актуальным и более полезным, тогда, если я собираюсь перечислить вещи сами.
Слово о расширении
Как вы можете ожидать, Jupyterlab поддерживает расширения и был разработан с учетом расширяемости. Расширения могут настроить опыт пользователя или улучшить одну или несколько частей Jupyterlab. Например, вы можете добавить новые элементы в меню или палитру команды или добавить некоторые новые сочетания клавиш. Сам Jupyterlab на самом деле является коллекцией расширений.
Если вы хотите создать расширение для JupyterLab, то вам нужно будет знакомы с JavaScript или быть готовым учиться. Расширения должны быть в упаковочном формате NPM. Чтобы установить предварительно сделанные расширения, вы должны иметь Node.js Установлен на вашу машину. Обязательно проверите их Сайт Для правильной установки инструкции для вашей операционной системы.
Установка/удаление расширений
Как только у вас установлен Node.js, вы можете установить расширение на Jupyterlab, запустив следующую команду:
Если вам требуется определенная версия расширения, то команда будет выглядеть так:
Чтобы получить список установленных в настоящее время jupyterlab расширений, просто запустите
В случае, если вы хотите удалить расширение, вы можете легко сделать так:
Отключение расширений
Если вы не хотите удалить расширение, но вы хотели бы отключить его, это тоже легко сделать. Просто запустите отключить команда:
Затем, когда вы хотите повторно включить его, вы можете запустить Включить команда:
Обертывание
Пакет Jupyterlab действительно удивительна. Вы можете сделать намного больше с ним, чем вы могли только с ноутбуком Jupyter. Однако пользовательский интерфейс также является более сложным, поэтому кривая обучения будет немного круче. Однако я думаю, что стоит научиться использовать его как возможность редактирования документов и просмотреть их вживую, действительно полезно при создании презентации или выполнения других типов работы. По крайней мере, я бы попробую в виртуальной среде, чтобы увидеть, подходит ли это ваш рабочий процесс.
Все хорошие вещи (должны) заканчиваются, чтобы освободить место для чего-то лучшего.
По данным Data, на Github доступно более трех миллионов ноутбуков Jupyter. Есть примерно такое же количество частных. Даже без этих данных мы прекрасно понимаем популярность ноутбуков в области Data Science. Возможность написания кодов, проверка результатов, получение богатых результатов - вот некоторые особенности, которые действительно сделали Jupyter Notebooks очень популярными. Но, как говорится, все хорошее (должно) закончится, так же как и наш любимый ноутбук.JupyterLab в конечном итоге заменит классический ноутбук Jupyterно навсегда.
Некоторое время назад я опубликовалруководство по эффективному использованию ноутбуков Classic Jupyter, Но, как будет видно,JupyterLabпользовательский интерфейс следующего поколения дляПроект Юпитерпредлагая все знакомые строительные блоки классического ноутбука Jupyter (ноутбук, терминал, текстовый редактор, файловый браузер, расширенные результаты и т. д.) в гибком и более мощном пользовательском интерфейсе,Основная идея Лаборатории Jupyter - собрать все строительные блоки, которые есть в классическом ноутбуке, плюс некоторые новые вещи под одной крышей.
Если вы совершенно незнакомы с Jupyter Lab, вы можете начать читать статью прямо с Установки. Но если вы уже работали с ними и хотите получить расширенный обзор, пропустите первые четыре части и перейдите прямо кчасть 5убедившись, что вы используете последнюю версию.
JupyterLab может быть установлен с помощью conda, pip или pipenv.
Посмотрите на официальную установкудокументацияБольше подробностей.
Начиная JupyterLab
Вы можете запустить Jupyter, просто набрав в консоли следующее:
JupyterLab автоматически откроется в браузере с интерфейсом, похожим на интерфейс ниже. Это означает, что все на месте, и вы готовы идти.
Так как я использую оба Python а также R в Jupyter Lab на моем рабочем листе есть иконки для них обоих.
Давайте немного разберемся с интерфейсом, прежде чем работать с его различными функциями.
Строка меню имеет меню верхнего уровня, которые демонстрируют различные действия, доступные в Jupyter Lab.
Он состоит из часто используемых вкладок. Левая боковая панель может быть свернута или развернута, выбрав Show Left Sidebar в меню Вид или нажав на активную вкладку боковой панели.
Вы можете просмотреть текущий сеанс из Running палитра в то время как Commands Палитра позволяет вам искать все доступные команды.
Это область, где происходит фактическая деятельность. Он состоит из записных книжек, документов, консолей, терминалов и т. Д. Просто дважды щелкните или перетащите файл в эту область, чтобы начать работу. Рабочие пространства могут быть сохранены на сервере с именованными URL-адресами рабочих пространств.
Кроме того, вы можете переключаться между классическимВид ноутбукаиJupyterLab viewизменяя lab в tree в URL лаборатории Юпитера.
В этом разделе мы быстро увидим, как работать с файлами в Jupyter Lab.
Создание файлов
Просто нажмите на + значок в главном меню. Это открывает новую вкладку Launcher в основной рабочей области, что позволяет нам создавать блокнот, консоль, терминал или текстовый редактор. То же действие может быть достигнуто с помощью File Вкладка. После открытия файлы могут быть переименованы и даже загружены.
Открытие существующих файлов
Открытие файлов очень простой процесс. Либо дважды щелкните по ним, либо откройте их через верхнюю File Tab.
Это были только основы Jupyter Lab, по сути, чтобы начать. Теперь давайте перейдем к той части, где мы обсуждаем ее реальные возможности и то, что делает ее превосходящей классические ноутбуки.
Классическая тетрадь Jupyter также поддерживает встроенный текстовый редактор и терминал, но эти параметры используются не часто, поскольку они в основном скрыты от глаз. Другая причина в том, что все эти компоненты работают как отдельные функции и не интегрированы.
Jupyter Lab имеет тенденцию включать эту проблемную область, интегрируя все функции в единую интерактивную среду для совместной работы.
формат записной книжкииспользуется в JupyterLab так же, как в классическом ноутбуке Jupyter. Существующие записные книжки должны правильно открываться в JupyterLab, и мы можем проводить там регулярный анализ
Существуют консоли для людей, которые привыкли к среде типа консоли QT. Эти консоли позволяют нам запускать код в ядре в интерактивном режиме.
Текстовый редактор позволяет редактировать файлы. Текстовый редактор включает подсветку синтаксиса, настраиваемые отступы (табуляции или пробелы),ключевые картыи основные темы. Эти настройки можно найти в меню настроек.
Терминал JupyterLab обеспечивает полную поддержку системных оболочек (bash, tsch и т. Д.) В Mac / Linux и PowerShell в Windows. Мы можем запустить в нашей системной оболочке все, что угодно, включая такие программы, как vim или emacs.
Теперь можно сказать, что все эти функции присутствовали и в классическом ноутбуке, что отличает Jupyter Lab. Тот факт, что он дает нам очень гибкую систему компоновки, которая позволяет нам брать эти вкладки, перетаскивать их рядом и изменять их размер практически без ограничений, - это то, чего раньше не хватало.
Jupyter lab - это не переопределение формата ноутбука, а просто новый интерфейс, существующий поверх всей существующей архитектуры. Однако эта новая реализация интерфейса позволила включить функции, которые мы пропустили в классических ноутбуках. Некоторые из функций:
Развернуть и свернуть клетки
Перетащите ячейки в Блокнот
Вкладка автозаполнения в редакторе
Текстовые редакторы теперь имеют функцию автозаполнения кода. Тем не менее, на данный момент, он включен, только если к текстовому редактору подключена консоль.
Темы доступны для JupyterLab в целом и для текстовых редакторов.
Jupyter Lab также поддерживает другие форматы, такие как:
- Изображения: JPEG, PNG и т. Д. И Гифки
- GeoJSON
- Vegalite файлы, файлы Geojson,
- PDF документы
- Высокопроизводительный просмотрщик CSV
Лаборатория Jupyter может в основном отображать произвольно большие файлы CSV, которые обычно отображаются как не отвечающие в Excel. Пока он не очень интерактивный, но в скором времени можно ожидать некоторых улучшений.
Реальные возможности Jupyter заключаются в том, что он поддерживает интерактивные вычисления, что особенно полезно в науке о данных.
Создание нового представления для вывода
Я буду использоватьДифференциальные уравнения Лоренцатетрадь с официальной страницы Jupyter Github. Запустив несколько ячеек, мы получим интерактивный аттрактор Лоренца в качестве вывода. Иногда, когда у нас есть интерактивный вывод, возникает разочарование от необходимости прокручивать вверх и вниз код, который его генерирует. В качестве решения этой проблемы, Jupyter Lab дает нам возможность разбить вывод на новую вкладку, и у нас есть своего родапсевдо-панельгде мы можем использовать ползунки и изменить параметры.
Новый просмотр в том же файле
Иногда наша записная книжка слишком длинная, и поэтому мы можем иметь два вида одинаковых (или разных) записных книжек в одном экземпляре. Это может быть полезно, если мы хотим одновременно взглянуть на верх и низ ноутбука.
Перетаскивание и редактирование ячеек между ноутбуками
Мы знаем, что клетки можно перетащить в блокнот. Однако ячейки также можно перетаскивать в разные ноутбуки. Кроме того, изменения в одной записной книжке отражаются и в другой.
Упрощение процесса документирования кода
Правильно сказано, чтоКод читается чаще, чем написано.Документация является очень важным аспектом программирования, и Jupyter Lab делает его проще. Одна из проблем, с которой я действительно сталкиваюсь при написании документации в файле уценки, заключается в том, что мне нужно запустить код в другой консоли, чтобы проверить, работает ли он отлично, а затем включить его в файл. Переключение вкладок, снова и снова, раздражает.
Jupyter Labs позволяет объединить редактор и консоль в одном представлении. Таким образом, вы можете проверить свой код и документацию и просмотреть весь файл одновременно.
JupyterLab был разработан как существенно расширяемая среда. Расширения являются действительно мощными инструментами, которые действительно могут повысить производительность человека. JupyterLab расширения являютсяНПМпакеты (стандартный формат пакета в разработке Javascript). Есть много разработанных сообществом расширений, созданных на GitHub. Вы можете искать тему GitHubjupyterlab-расширениенайти расширения.
Чтобы установить расширения JupyterLab, вам необходимо иметьNode.jsустановлен, который может быть установлен из ихВеб-сайтили следующим образом.
Установка расширений
Новые расширения можно установить с помощью следующей команды:
Для более подробной информации, пожалуйста, обратитесь кофициальная документацияна расширениях. Давайте поговорим о нескольких расширениях, которые я часто использую и которые действительно мощные:
Это расширение добавляет файловый браузер Google Диска к левой боковой панели JupyterLab. Когда вы войдете в свою учетную запись Google, файлы, хранящиеся в ней, будут доступны для JupyterLab.
Установка
Помимо установки расширения, вам также нужно будет подтвердить подлинность своего развертывания JupyterLab с помощью Google. Пройти черезнастроитьфайл или ссылкаВотдля процесса. Вы получите идентификатор клиента, который вам нужно будет ввести вручную.
использование
Теперь, если кто-то поделится записной книжкой или файлом уценки, это отразится на shared with me папка в лаборатории Jupyter. Мы можем открыть и отредактировать это там непосредственно.
Это расширение JupyterLab для доступа к репозиториям GitHub. Это расширение позволяет нам выбирать организации и пользователей GitHub, просматривать их репозитории и открывать файлы в этих репозиториях. Если эти файлы являются записными книжками, мы можем запустить их так же, как и любую другую записную книжку.
Установка
После установки нам нужно получить учетные данные от GitHub. Для более подробной информации, пожалуйста, прочитайте инструкциюВот,
использование
jupyterlab-мерзавецрасширение JupyterLab для контроля версий с помощью git
Установка
Для установки выполните следующие действия:
использование
Плагин Drawio - это расширение JupyterLab для автономной интеграции drawio в Jupyterlab.привлечь,И.О.это бесплатное онлайн-программное обеспечение для создания блок-схем, технологических диаграмм, организационных диаграмм, UML, ER и сетевых диаграмм.
Установка
использование
Эти расширения действительно выделяют JupyterLab. Наличие всех инструментов на одном рабочем месте делает его очень полезным, поскольку для достижения цели не нужно переключаться между различными средами. Помимо вышеперечисленных расширений есть много других, и вы можете попробовать их тоже.
JupyterLab - это действительно веб-интерфейс следующего поколения. Он загружен инструментами для интерактивных вычислений и хорошо разработанным интерфейсом, который позволяет пользователям комбинировать их новыми способами. Это действительно мощный инструмент, предоставляющий большое количество надежных инструментов, которые сделают процесс анализа данных более плавным и определенно более продуктивным.
Читайте также: