Jupyter笔记本提示和技巧 一些（希望）有用的提示和技巧，以实用的方式使用Jupyter Notebook。 无论如何，这并不是Jupyter笔记本电脑功能的详尽展示。 此外，您可以自己浏览这些笔记本，但我通常会示范使用它们并口头给出许多信息。 如果您有任何建议，编辑或更正，请提出一个问题或通过其他方式让我知道。 祝你好运！ 假设您使用的是Mac 安装Miniconda（如果尚未安装） cd ~ /Downloads wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh # go through the licensing and accept the defaults source ~ /.bashrc conda update conda 创建一个新的conda环境 以下命令是我设置conda配置和所用环境的方式。 将conda-forge添加到您的自动通道中，第二行完成该操作，以便您在执行诸如c

docker-python-deep-learning：使用Python 3进行深度学习的容器

护照索引数据集：2021年护照索引：199个国家/地区的签证要求，.csv

在Jupyter笔记本中编写和共享计算分析的十个简单规则 该存储库是对 及其预印本 浏览以下示例笔记本，了解十个简单规则的应用。 此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。 我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。 例子1 本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。 规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。 下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。 按钮使用Binder（ ）服务器在Web浏览器中启动Jupyter Notebook或Jupyter Lab（可能很慢！）。 （请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。 也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。 Nbviewer Jupyter笔记本 Jupyter实验室 HTML 规则8：共享和解释您的数据。 为了实现可重复性，我们提供了example1 / data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。 该数据与下载位置和下载日期

scikit-learn-videos：scikit-learn视频系列中的Jupyter笔记本

股票市场分析与预测 介绍 股票市场分析和预测是使用Google财经提供的数据进行技术分析，可视化和预测的项目。 通过查看来自股市的数据，尤其是一些大型科技股和其他科技股。 使用大熊猫获取股票信息，可视化它的不同方面，最后根据以前的表现历史，研究了几种分析股票风险的方法。 通过蒙特卡洛方法预测未来的股票价格！ 目的 该项目的目的是比较分析对股票市场数据的预测算法的有效性，并通过可视化对这些数据进行一般性了解，以预测每种股票的未来股票行为和风险价值。 该项目包含数据挖掘和统计的概念。 该项目大量使用了NumPy，Pandas和数据可视化库。

python-opencv-notebook：准备使用Python 3.6，OpenCV 3.3等运行Jupyter笔记本docker映像

SQLCell 整合SQL，Python和Javascript的功能。 在IPython Notebook中运行原始的多线程SQL，同时执行python单元和大量其他功能。 ***新版本2.0 *** 找到教程。 安装： pip install sqlcell

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