Python의 Jupyter Notebook 팁
데이터 과학 분야에서 Python이 널리 적용됨에 따라 Jupyter Notebook은 데이터 과학자와 분석가가 자주 사용하는 도구가 되었습니다. 이 기사에서는 Python 개발을 보다 효율적이고 편안하게 만들어 주는 몇 가지 Jupyter Notebook 팁을 소개합니다.
- 단축키
Jupyter Notebook에는 더 빠르게 작업하는 데 도움이 되는 다양한 단축키가 있습니다. 예를 들어 Shift + Enter를 눌러 현재 셀을 실행하고, Esc를 눌러 명령 모드로 들어가고, Enter를 눌러 편집 모드로 들어갈 수 있습니다. 명령 모드에서는 A를 눌러 현재 셀 앞에 새 셀을 추가하고 B를 눌러 현재 셀 뒤에 새 셀을 추가할 수 있습니다.
또한 Shift + Tab을 눌러 현재 코드의 독스트링이나 매개변수를 표시하고 권장 매개변수를 반환할 수 있습니다(함수를 정의할 때만 유용함). Ctrl + Shift + P를 사용하여 사용 가능한 모든 명령을 표시할 수도 있습니다.
- 자동 완성
Jupyter Notebook에서는 Tab 키를 사용하여 대상 개체의 속성과 메서드를 자동으로 완성할 수 있습니다. 개체 이름을 입력하고 Tab 키를 누르면 개체의 메서드와 속성이 자동으로 나열됩니다. 개체의 처음 몇 글자만 입력하면 해당 문자와 일치하는 모든 개체가 제안됩니다.
- Magic Commands
Jupyter Notebook의 Magic Commands를 사용하면 코드와 환경을 더욱 편리하게 조작할 수 있습니다. 예를 들어 %timeit를 사용하여 코드 실행 시간을 벤치마크하고, %matplotlib 인라인을 사용하여 그래픽을 활성화하고, %load를 사용하여 외부 코드를 현재 노트북으로 가져올 수 있습니다.
다른 유용한 마법 명령도 많이 있습니다. %lsmagic을 입력하면 해당 목록을 볼 수 있습니다.
- Markdown
Jupyter Notebook은 Markdown 구문을 지원합니다. 즉, Markdown 언어 마크업을 사용하여 서식 있는 텍스트 셀을 만들 수 있습니다. 예를 들어 #을 사용하여 제목을 만들고, *를 사용하여 순서가 지정되지 않은 목록을 만들고, >를 사용하여 참조를 만들 수 있습니다. LaTeX 구문을 사용하여 수학 기호와 공식을 만들 수도 있습니다.
- 노트북 내보내기
Jupyter Notebook은 노트북의 내용을 HTML, PDF, LaTeX 및 기타 형식으로 내보낼 수 있는 다양한 내보내기 옵션을 제공합니다. Jupyter Notebook 메뉴 표시줄의 내보내기 옵션을 사용하거나 nbconvert 도구를 사용하여 내보낼 수 있습니다.
예를 들어 다음 명령을 사용하여 노트북을 HTML 형식으로 내보낼 수 있습니다.
jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb
이 팁은 Jupyter Notebook이 제공하는 많은 기능 중 일부일 뿐이지만 의심할 여지 없이 Python 개발의 효율성과 편안함을 향상시켜 줍니다. 더 많은 팁과 요령을 알고 싶다면 Jupyter Notebook 공식 문서에서 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
위 내용은 Python의 Jupyter Notebook 팁의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

Centos의 최신 버전으로 Pytorch를 업데이트하면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 방법 1 : PIP를 사용하여 PIP 업데이트 : 먼저 PIP의 PIP 버전이 최신 버전의 PyTorch를 제대로 설치하지 못할 수 있기 때문에 PIP가 최신 버전인지 확인하십시오. PipinStall-UpgradePip Unin Incalls of Pytorch (설치된 경우) : PipuninStalltorchtorchvisiontorchaudio 설치 최신 정보

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점
