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Jupyter + Miniconda + VsCode 学习利

Jupyter + Miniconda + VsCode 学习利

作者: 言午日尧耳总 | 来源:发表于2022-03-10 21:50 被阅读0次

Jupyter + Miniconda + VsCode 学习利器

  • Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序。
  • Miniconda 是一款小巧的python环境管理工具
  • 提前在Vscode安装好python拓展(创建一个".py"文件,VsCode就会提示安装python拓展)
  • 电脑安装好MiniConda

优点

  • 快速切换python编译内核
  • 同时使用Markdown和代码,且保存运行结果

适用

  • 学习、预研
  • 预研pip包,方便测试及一段时间后的回顾
  • 数据可视化,结合matplotlib可保留图表,方便数据分析

不适用

  • 正式应用,如flask应用,Django应用等
  • 生产环境等

Conda基本命令

# 创建指定python环境
$ conda create --name <name> python=3.8

# 使用环境
$ conda activate <name>

# 删除指定python环境
$ conda remove --name <name> --all

# pip升级
$ conda upgrade pip

# 查看所有环境
$ conda env list

操作说明

创建python环境

  • 打开控制台,创建一个3.8版本的python环境
$ conda create --name common_3.8 python=3.8
  • 查看所有环境,查看是否创建成功
$ conda env list

# conda environments:
#
base                  *  D:\Miniconda3
common_3.8               D:\Miniconda3\envs\common_3.8

创建一个Jupyter notebook

  • 打开VsCode,新建一个文件,以".ipynb"结尾就创建了一个Jupyter notebook了,如"demo.ipynb"

  • 右上角点击"Select Kernel",选择刚才创建的环境"common_3.8"

  • 输入以下内容,点击代码左侧的三角形(播放)按钮运行代码

print('hello world')
  • 此时,VsCode会弹出提示,点击"安装",等待内核安装完成即可
+-------------------------------------------------------------------------------+
| Visual Studio Code                                                          X |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| !  "运行含有'Python 3.8.12('common_3.8')'的单元需要安装或更新 ipykernel。"       |
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                                              +----+  +-----------+  +------+  |
|                                              |安装|  |选择一个内核|  |Cancel|   |
|                                              +----+  +-----------+  +----- +  |
+-------------------------------------------------------------------------------+

使用matplotlib

  • 安装库
! pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib
  • 简单散点图代码
import matplotlib.pyplot as plt

fix, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x=1, y=2, marker="x", label="A")
ax.scatter(x=2, y=1, marker="+", label="B")
ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 4], marker="^", label="plot")
plt.legend()
plt.show()
UseJuptter.png

对比不使用Jupyter

弹窗显示,且无法保存结果,在数据可视化的场景中(如:AI研究数据)时很不方便

  • 安装matplotlib库
# 激活环境
conda activate common_3.8
# 安装matplotlib
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

fix, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x=1, y=2, marker="x", label="A")
ax.scatter(x=2, y=1, marker="+", label="B")
ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 4], marker="^", label="plot")
plt.legend()
plt.show()
  • 执行代码
python demo.py
NoJupyter.png

使用Jupyter编写的开源项目

《机器学习实战》项目代码

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