Jupyter常用操作总结(强烈建议收藏,持续更新实用操作)

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pandas显示全部数据

这是使用pandas模块操作的一个通病，无论用哪个IDE都会出现显示不全，作为一个极其较真的人，想要看到全部数据

import pandas as pd
pd.set_option("display.max_rows",None)
pd.set_option("display.max_columns",None)

还有其他详细内容可见知乎这位兄弟总结的set_option()的用法，这是我遇见的总结的比较全的操作。

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🤎🤎？操作

       在jupyter中不能像pycharm一样ctrl+鼠标左键直接进入函数定义的位置，所以它需要一些外援–>'?'，可以查看所需函数的参数及解释。

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%pprint操作

       魔术操作%pprint，这是一个修饰操作，运行后会出现Pretty printing has been turned ON或Pretty printing has been turned ON，简单来说它的作用就是让你的输出变得更美观，更具有可读性。

我们来看一个实例，选自python中文网

关闭后则可读性下降很多：

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Ctrl+鼠标左键

       这是一个神奇的操作，你在Jupyter中在任意位置按住Ctrl+鼠标左键他会出现多个可以输入的符号，再次点击取消，出现下面这个情况

输入字符后便是同时输入：

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%lsmagic命令

       列出所有magics命令(并不建议记住所有操作，很多操作都没什么很大的意义，用与否并不会给你很大的帮助)

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%run命令

       先不谈这个命令的作用，让我们直接实战一下，在同目录下新建一个hello.py,内容加上print('Hello World')，然后在Jupyter中使用如下命令：

    可见:此魔术命令可以在Jupyter内部直接运行py文件，甚至，你还能使用里面的数据！

       我们继续在hello.py中添加a=999,然后，见证奇迹的时刻：

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🧡🧡%%timeit计时操作

    注意：必须加在程序开头，否则报错！

%%：计算一块程序的运行时间
%%timeit -n 指定运行行数 -r指定运行次数 执行次数 = n*r
#642 ms ± 10.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
%%time
#Wall time: 649 ms
%：计算一行的运行时间（IPython功能）
%time# 计算下一行运行时间

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🤍🤍%%writefile写入操作

       这句魔术语句应该算是经常用的了，他可以将所在这一块区域内的代码输出到一个自定义的py文件中，非常省事，如下图所示：

再次输入后会出现重载字样，即可以重复保存入文件中，为不可逆操作：

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后续会继续更新jupyter操作，还有不少可以节省时间的操作步骤，欢迎大家投稿，会标注好名字并持续更新这一块内容......