Jupyter Notebooks:您一直在寻觅的基于Web的开发工具( 二 )


处理数组
不妨看看另一种类型的示例 。 还记得在安装过程中 , 我们是否包含了numpy?Numpy是一个Python库 , 添加了对大型多维数组的支持 。 不妨使用该库 。
先导入该库 , 为此在新单元中输入以下内容:
1importnumpyasnp2defsquare(x):3returnx*x点击“运行”以执行代码 。 现在我们可以将numpy引用为np , 并在创建的任何其他单元中使用变量square 。
接下来创建一个小型Python程序 , 它将计算变量的平方 。 在新单元中输入以下代码:
1x=np.random.randint(1,10)2y=square(x)3print('%dsquaredis%d'%(x,y))点击“运行” , 您将看到新程序的输出(图6) 。

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图6:6的平方当然是36
如果选择单元3并点击“运行”按钮 , 程序会再次运行 , 给出不同的结果 。 然后 , 单元将被标记为4(图7) , 因为这是您第四次点击“运行”按钮(Jupyter会为您跟踪此操作) 。

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图7:我们的新结果和新的单元编号
关闭Notebook
如果您关闭含有JupyterNotebook的浏览器 , 会看到命令仍在运行 。 为了结束命令 , 按[Ctrl]+组合键 。 然后会问您是否要关闭Notebook服务器 。 输入y并按回车键 , 服务器会关闭 。
JupyterNotebook的好处是 , 它会自动保存您的项目 。 再次部署笔记本(使用命令jupyternotebook) 。 浏览器窗口打开后 , 您将看到已命名的笔记本(后跟.ipymb扩展名) 。 点击该名称 , 您会发现内容已保存 , 可以再次使用它 。
Jupyter Notebooks:您一直在寻觅的基于Web的开发工具】恭喜 , 您已安装JupyterNotebook并创建了一个新项目 。 想了解这个强大工具的更多信息 , 请查阅JupyterNotebook官方文档 。