Juypter与Colab分析工具

Jupyter与Colab简介

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Jupyter和Colab都是交互式计算环境，可用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。它们都支持多种编程语言，包括 Python、R 和 Julia。

• Jupyter是一个开源项目，可以安装在本地计算机上使用。它包含 Jupyter Notebook，一个基于网页的交互式文档，可用于编写代码、可视化数据和分享结果。Jupyter Notebook可以导出为多种格式，例如HTML、PDF等，方便与他人分享。
• Colab是一个由Google提供的免费云服务。用户无需安装任何软件即可使用Colab，只需在浏览器中打开即可。它无需安装任何软件，只需使用网络浏览器即可访问。Colab为每个用户提供免费的GPU和TPU资源，这使其非常适合进行机器学习和深度学习等计算密集型任务。此外，Colab Notebook可以自动保存到Google云端，方便用户随时访问和编辑。

Jupyter工具概述

Jupyter是一个交互式计算环境，支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等。它常用于数据科学、机器学习、科学计算等领域。Jupyter的核心是Jupyter Notebook，它是一个基于网页的交互式文档，可以包含代码、文本、可视化和数学表达式等。用户可以在Jupyter Notebook中编写代码并运行，并查看代码的输出结果。

Jupyter具有以下特点：

• 交互性: 用户可以逐行或逐块运行代码，并查看代码运行过程中的输出结果。
• 可视化: Jupyter支持多种可视化库，例如Matplotlib、Seaborn等，用户可以使用这些库创建各种图表和图形。
• 可分享性: Jupyter Notebook可以导出为HTML、PDF等格式，方便与他人分享。
• 支持多种语言: Jupyter支持多种编程语言，这使得它成为一个通用的计算工具。

Jupyter的常见用途包括：

• 数据分析: Jupyter可以用于清理、分析和可视化数据。
• 机器学习: Jupyter可以用于构建和训练机器学习模型。
• 科学计算: Jupyter可以用于进行科学计算和建模。

Jupyer安装使用

JupyterLab

Install JupyterLab with pip:

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pip install jupyterlab

Note: If you install JupyterLab with conda or mamba, we recommend using the conda-forge channel.

Once installed, launch JupyterLab with:

1

jupyter lab

Jupyter Notebook

Install the classic Jupyter Notebook with:

1

pip install notebook

To run the notebook:

1

jupyter notebook

Voilà

Install Voilà with:

1

pip install voila

Once installed, launch Voilà with:

1

voila

其他常用指令

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jupyter lab --generate-config

指定端口或IP启动
jupyter notebook --port <port_number>
jupyter notebook --ip=0.0.0.0

启动服务器但不打开浏览器
jupyter notebook --no-browser

Jupyter工具的优势

Jupyter工具具有以下优势：

• 易用: Jupyter易于上手使用，即使是没有编程经验的用户也可以快速开始使用它。
• 功能强大: Jupyter支持多种功能，可以满足各种计算需求。
• 可扩展: Jupyter可以通过扩展插件来扩展其功能。
• 免费开源: Jupyter是免费开源的，任何人都可以免费使用它。

Jupyter工具的局限性

Jupyter工具也有一些局限性，例如：

• 性能: Jupyter Notebook在处理大型数据集时可能会比较慢。
• 安全性: Jupyter Notebook默认情况下是开放的，任何人都可以访问它。如果包含敏感数据，则需要采取措施进行安全保护。

Google Colab 简介

Google Colab，全称 Google Colaboratory，是 Google 提供的免费云端 Jupyter 笔记本环境，允许用户在浏览器中编写和执行 Python 代码，并可以免费使用 GPU 和 TPU 资源。

Colab 的主要特点

• 无需设置: 无需安装任何软件，只需在浏览器中打开即可使用。
• 免费资源: 提供免费的 GPU 和 TPU 资源，可用于机器学习和深度学习等计算密集型任务。
• 易于共享: Colab Notebook 可以自动保存到 Google 云端，方便用户随时访问和编辑，并可轻松共享给他人。
• 集成 Google 服务: 与其他 Google 服务（如 Google Drive 和 Google 云存储）集成紧密，可以方便地导入和导出数据，与其他文件和数据源进行交互。

Colab 的常见用途:

• 机器学习: 训练和评估机器学习模型
• 深度学习: 构建和训练深度学习模型
• 数据分析: 清理、分析和可视化数据
• 科学计算: 进行科学计算和建模
• 教育: 教授和学习编程和数据科学

使用 Colab

1. 访问 Colab 网站：https://colab.research.google.com/
2. 登录您的 Google 帐户。
3. 创建一个新的 Colab Notebook。
4. 在代码单元格中编写您的 Python 代码。
5. 运行代码并查看结果。

以下是一些使用 Colab 的提示:

• 使用 colab.research.install 命令安装所需的库。
• 使用 %matplotlib inline 魔法命令在笔记本中显示 Matplotlib 图表。
• 使用 ! 前缀在终端中运行 shell 命令。
• 使用 nbconvert 命令将 Colab Notebook 导出为其他格式。
• 使用 from google.colab import drive 语句连接到 Google 云存储。
• 上传下文件：upload函数会弹出一个文件上传对话框，允许您选择要上传的文件

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2
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from google.colab import files
uploaded = files.upload()
files.download('filename.txt')

Colab 的局限性:

• Colab 存储空间有限，免费版用户只能使用 15GB 的存储空间。
• Colab 的运行时间有限，免费版用户每次最多只能运行 12 个小时。
• Colab 的计算资源有限，免费版用户只能使用有限的 CPU、GPU 和 TPU 资源。

Colab参考文档

Jupyter与Colab的比较

参考文档：

• https://buggyprogrammer.com/jupyter-vs-colab/
• https://jupyter.org/install

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