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jupyter notebook使用opencv的例子_Python安装Jupyter Notebook配置使用教程

發布時間:2024/1/23 python 22 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 jupyter notebook使用opencv的例子_Python安装Jupyter Notebook配置使用教程 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

為什么要用Jupyter Notebook

推薦新手寫python用什么編輯器就有有人問:為什么沒有Jupyter Notebook。本來想數據分析和可視化的時候才介紹的,所以沒有加上。最近要截圖比較多,用Jupyter Notebook可以很好看到代碼和結果。


Jupyter Notebook是什么

  • Jupyter Notebook是一個開源的web應用程序,一個交互式筆記本,支持運行 40 多種編程語言。
  • 它允許您創建和共享文檔,包含代碼,方程,可視化和敘事文本。
  • 用途包括:數據清洗和轉換,數值模擬,統計建模、數據可視化、機器學習等等。
  • 支持以網頁的形式分享,GitHub 中天然支持 Notebook 展示,也可以通過 nbviewer 分享你的文檔。當然也支持導出成 HTML、Markdown 、PDF 等多種格式的文檔。
  • 不僅可以輸出圖片、視頻、數學公式,甚至可以呈現一些互動的可視化內容,比如可以縮放的地圖或者是可以旋轉的三維模型。

怎么樣安裝 Jupyter notebook

怎么打開cmd命令提示符窗口:

1、選擇開始=》所有程序=》附件=》cmd程序。

2、也可以開始=》搜索=》輸入:cmd/cmd.exe 回車。

3、windows鍵加上R,然后輸入cmd,也可以打開命令提示符窗口。

通過 pip 安裝:pip install jupyter

安裝成功提示有:jupyter、jupyter-client、jupyter-console、jupyter-core。


配置Jupyter notebook目錄路徑

安裝完成先不要啟動,先配置目錄路徑。要不然默認打開和保存Jupyter notebook文件目錄在C盤。

打開cmd命令提示符窗口輸入:jupyter notebook--generate-config ,生成默認配置文件到C:甥敳獲Administrator.jupyterjupyter_notebook_config.py

找到默認配置文件的目錄。很多配置文件都是生成到這個目錄中。

打開jupyter_notebook_config.py搜索c.NotebookApp.notebook_dir(大概在261行)

把#號去掉,把值改為你要存放Jupyter notebook文件的目錄路徑。

以后Jupyter notebook創建的文件都會保存到這個目錄路徑中。


怎么樣去啟動Jupyter notebook

打開打開cmd命令提示符窗口輸入jupyter notebook 回車,然后瀏覽器就會打開Jupyter notebook。


如何快速使用notebook

Jupyter notebook界面

左邊選項

  • Files 對應下面的文件列表。
  • running里面可以看到命令行窗口和notebooks文件運行的管理窗口,好像電腦的任務管理器。
  • Clusters里面跳轉頁面可以看有關安裝詳細信息,請參閱“IPython parallel”。

右邊選項

  • Quit 和Logout 退出和注銷。Upload上傳文件,本地應該用不到。
  • New就是新建文件的選項。

下邊文件列表

小三角可以分類選擇文件夾或者文件

  • Folders:所有文件夾勾選
  • All Notebooks:所有Notebooks(.ipynb)勾選
  • Running:所有在運行的勾選
  • Files:所有文件勾選

勾選文件,就會出現一排的選項。

  • Duplicate:復制
  • Rename:重命名
  • Move:移動(剪切)
  • Download:下載
  • Shutdown:關閉
  • View:視圖
  • Edit:修改
  • 垃圾桶標志不用過多解釋刪除啦。

有幾種情況:Shutdown只有選擇運行的文件才會出現。文件夾只有重命名、移動和刪除。


進入Jupyter notebook文件頁面

首先要理解Jupyter notebook是以單元格形式存在的,單元格可以寫代碼、標記語言(Markdown是一種可以使用普通文本編輯器編寫的標記語言)。

點擊文件名可以重命名


菜單欄:

菜單欄File(文件):

  • New Notebook:新建Notebook文件
  • Open:重新打開另外一個文件
  • Make a Copy:復制一份
  • Save as:另存為
  • Rename:重命名
  • Save and Checkpoint:保存和檢查點,備份
  • Revert to Checkpoint:恢復檢查點,恢復備份
  • Print Preview:打印預覽
  • Download as:下載為Notebook文件、python文件、html、txt等等多種格式。
  • Close and Halt:關閉并停止

菜單欄Edit(編輯):

  • Cut Cells:剪切單元格
  • Copy Cells:復制單元格
  • Paste Cells Above:粘貼單元格上方部分
  • Paste Cells Below:粘貼單元格下方部分
  • Paste Cells Replace:粘貼單元格替換
  • Delete Cells:刪除單元格
  • Undo Delete Cells:撤消刪除單元格
  • Split Cell:拆分單元格
  • Merge Cell Above:合并單元格上方
  • Merge Cell Below:合并單元格下方
  • Move Cell Up:向上移動單元格
  • Move Cell Down:向下移動單元格
  • Edit Notebook Metadata:編輯Notebook數據
  • Find and Replace:查找和替換
  • Cut Cell Attachments:切割單元格附件
  • Copy Cell Attachments:復制單元格附件
  • Paste Cell Attachments:粘貼單元格附件
  • Insert Image:插入圖片

菜單欄View(視圖):

  • Toggle Header:顯示隱藏標題
  • Toggle Toolbar:顯示隱藏工具欄
  • Toggle Line Numbers:顯示隱藏行號
  • Cell Toolbar:單元格工具欄

菜單欄Insert(插入):

  • Insert Cell Above:插入單元格上方
  • Insert Cell Below:插入單元格下方

菜單欄Cell(單元格):

  • Run Cells:運行所有單元格
  • Run Cells and Select Below:運行單元格并選擇下方
  • Run Cells and Insert Below:運行單元格并在下面插入
  • Run All:全部運行
  • Run All Above:全部運行上方
  • Run All Below:全部運行下方
  • Cell Type:單元格類型
  • Current Outputs:當前輸出
  • All Output:所有輸出

菜單欄Kernel(核心):

  • Interrupt:中斷
  • Restart:重啟
  • Restart Clear Output:重啟清除輸出
  • Restart Run All:重啟全部運行
  • Reconnect:重新連接
  • Shutdown:關掉
  • Change kernel:改變核心

菜單欄Widgets(小工具):

  • Save Notebook Widget State:保存Notebook小部件狀態
  • Clear Notebook Widget State:清除Notebook小部件狀態
  • Download Widget State:下載小部件狀態
  • Embed Widgets:嵌入小部件

菜單欄Help(幫助):

  • User Interface Tour:用戶界面預覽,這個可以帶你了解界面。新手去看看。
  • Keyboard Shortcuts:鍵盤快捷鍵
  • Edit Keyboard Shortcuts:編輯鍵盤快捷鍵
  • Notebook Help:Notebook幫助網址
  • Markdown:Markdown網址
  • Python Reference:Python參考手冊
  • IPython Reference:IPython參考手冊
  • NumPy Reference:NumPy參考手冊
  • SciPy Reference:SciPy參考手冊
  • Matplotlib Reference:Matplotlib參考手冊
  • SymPy Reference:SymPy參考手冊
  • pandas Reference:pandas參考手冊
  • About:關于

工具欄:每個圖標都有中文注釋,重要看一下鼠標圖標,里面可以搜索看到快捷鍵說明。

單元代碼區:

每一個單元代碼即有影響又可以互不影響。多個運行結果可以同時在同一個界面,不像pycharm后面運行結果會關閉前一個再顯示。這樣可以對比結果,對比數據。

所以JupyterNotebook很適合數據可視化、科學計算等等這些多數據、多展示圖的項目測試對比。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的jupyter notebook使用opencv的例子_Python安装Jupyter Notebook配置使用教程的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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