1.Cern ROOT 在jupyter里的隐隐藏使用
2.jupyternotebook里面怎么运行c语言?
3.JupyterLab环境配置与使用（基于Windows Subsystem for Linux）
4.其他DecisionTreeClassifier()在jupyter运行，频繁报错的藏源一种问题解答
5.Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！
6.详解Python文件： .py、代码.ipynb、隐隐藏.pyi、藏源.pyc、代码财务核算软件源码​.pyd ！隐隐藏

Cern ROOT 在jupyter里的藏源使用

       Cern ROOT 在 Jupyter 环境下的使用教程

       对于那些主要在浏览器中依赖ROOT功能的用户，但希望通过升级技能来提高效率的代码朋友，本文将分享我在尝试将ROOT与Jupyter集成以及在VSCode中实现代码补全过程中的隐隐藏经验。

       首先，藏源我们需要解决的代码问题包括：在Jupyter中使用ROOT以及在VSCode中实现代码自动补全。以下是隐隐藏具体步骤：

       安装VSCode并安装微软出品的Python插件，自动启用notebook和Jupyter功能。藏源

       对ROOT源代码进行编译，代码通常推荐使用方法是进入build目录，通过ccmake ../source，配置安装位置，生成并安装，设置环境变量。虽然编译过程中会自动打开PyROOT，但这不影响我们在Jupyter中使用C++编写ROOT代码。

       开始尝试在浏览器的Jupyter notebook中使用ROOT，通过命令行启动root --notebook，但可能会遇到运行问题，这时需要安装metakernel包。安装后，你可以在浏览器中成功执行ROOT C++代码。

       然而，filter源码下载浏览器中的代码补全功能有限，为了更全面的代码支持，转向VSCode。打开VSCode，创建新的Jupyter notebook，此时可以导入PyROOT，进一步切换到ROOT C++。

       在VSCode中，将Jupyter notebook的环境设置为支持ROOT C++，并享受代码补全功能的便利。

       经过这些步骤，你将成功解决在Jupyter中使用ROOT并实现代码补全的问题。

jupyternotebook里面怎么运行c语言?

       在远程服务器上运行 Jupyter Notebook 的步骤如下：

       首先，将服务器的 IP 地址添加到浏览器网址中，之后将显示本地浏览器中的代码，并能够实时调用服务器资源进行运行。

       C++ 是一种编译型语言，因此源代码需要经过编译和链接生成二进制文件才能执行。Cling 是一个基于 Clang 和 LLVM 编译器的交互式 C++ 解释器，支持快速应用开发，并能提供良好的编译诊断提示。Cling 可以直接集成到 JupyterLab 中进行使用。

       为了使用 Cling，首先需要下载并编译二进制文件，根据操作系统选择对应的版本。完成下载后，将 Bin 命令添加到环境变量 PATH 中。

       接下来，meshlab源码说明可以通过输入 "ctrl+z" 来退出命令模式，或直接运行 cling 命令进入交互模式。

       在 JupyterLab 中集成 Cling，需要先进入 Cling 安装目录，然后运行相关命令进行安装。可以选择安装特定的 Kernel，例如 cpp，以进行测试。

       完成以上步骤后，你便可以在 JupyterLab 中使用 Cling 进行 C++ 代码的运行和开发了。

JupyterLab环境配置与使用（基于Windows Subsystem for Linux）

       在专业金工实训中，本专业学习Python，使用Ubuntu虚拟机与JupyterLab环境。此外，网络搜索中发现JupyterLab是广泛使用的、功能强大的开发环境，相较于商业软件PyCharm，JupyterLab免费且适合Python初学者。以下内容将分享JupyterLab环境配置与使用经验。

       Python环境配置分为两部分：在Windows本地及WSL中配置。在Windows本地使用命令提示符检查Python是否已安装，如未安装可从应用商店下载Python 3.9版本。对于WSL用户，需先通过设置打开Windows功能，安装适用于Linux的Windows子系统，下载并配置Ubuntu .。

       项目Jupyter致力于开发跨多种编程语言的开放源码软件、标准与服务。stm can源码JupyterLab环境配置相对简便，安装Python后，通过命令行即可完成。WSL用户需手动输入链接进入JupyterLab，复制并粘贴链接中的token。若使用JupyterLab遇到问题，如某些依赖包版本过低，可手动升级包后重新安装。若需将JupyterLab界面更改为中文，输入命令即可实现。更改工作目录的步骤也相对简单，通过修改配置文件中的路径即可。

       综上所述，JupyterLab为Python初学者提供了友好、强大的开发环境，适用于Windows、WSL及Linux操作系统。通过配置与使用教程，用户可轻松上手并有效提高编程学习效率。

其他DecisionTreeClassifier()在jupyter运行，频繁报错的一种问题解答

       遇到决策树在Jupyter中使用graphviz模块时频繁报错的问题，一番折腾后终于找到了解决之道。初试决策树图形化时，却遭遇到了一个未被解决的报错问题：`CalledProcessError: Command '['dot', '-Tsvg']' returned non-zero exit status 1`。在搜索引擎上查找解决方案时发现，大部分问题都集中在图viz模块相关的错误上，但这些解答并不适用于我的问题。

       仔细分析错误信息，七丽源码我发现可能是缺少了关键参数。在尝试了各种解决方案后，决定在调用`tree.graphviz()`函数时增加一个参数`out_file=None`，这一操作竟然解决了问题，让决策树的图形成功展示出来。通过对比老师的源代码，发现并未包含这一参数，推测可能是不同版本的graphviz导致的问题。

       总结此次经历，关键在于仔细分析错误信息和尝试不同的解决方案。在遇到问题时，不仅要查阅相关资料，还要勇于尝试新的方法。虽然解决过程花费了大量时间，但最终成功解决问题的喜悦是无与伦比的。希望这次经历能为遇到类似问题的开发者提供一些参考，避免走同样的弯路。

Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！

       强大的多维度数组与矩阵计算库

       IPython 提供了丰富的交互功能，包括变量自动补全、自动缩进及支持 bash shell 命令。它基于 BSD 开源协议。

       IPython 是交互式计算架构的核心，包含 Conda、Python 及大量常用工具包，如 numpy、pandas，是数据分析和机器学习的首选库。

       Anaconda 包含 Jupyter Notebook 和 IPython，为编写代码提供便利。

       Anaconda 特点：丰富的库集成、强大的环境管理、高效的数据分析工具。

       安装 Anaconda：访问官网，下载最新版。安装过程包括运行 Anaconda Prompt，输入 cd Desktop 和 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook。

       Jupyter Notebook 支持多种编程语言，提供实时代码、图像、公式的展示，适用于数据清理、统计建模、机器学习等。

       Jupyter Notebook 支持两种键盘模式：命令模式和编辑模式，通过 Esc 和 Enter 键切换。提供快捷键帮助，如 tab 补全和 shift + tab 查看参数说明。

       使用 IPython 帮助文档：通过 help() 或 ? 查看函数文档，使用 ? 显示源代码。tab 键可补全包名、模块名、函数名和变量名。

       IPython 魔法命令：执行外部文件、计时功能、Linux/Windows 命令，如 %run、%time、%timeit 和 ! 命令。

       魔法命令应用：执行外部文件时可使用 %run，%time 和 %timeit 查看运行时间，执行系统命令使用 ! 命令。

详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd ！

       今天同事给我扔了一个.pyd文件，说让我跑个数据。然后我就傻了。。

       不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件？如果你也懵懵的，请继续往下读吧。。

       今天科普下各类Python代码文件的后缀，给各位Python开发“扫扫盲”。

       .py

       最常见的Python代码文件后缀名，官方称Python源代码文件。

       不用过多解释了~

       .ipynb

       这个还是比较常见的，.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展名，它代表"IPython Notebook"。

       学过数据分析，机器学习，深度学习的同学一定不陌生！

       .pyi

       .pyi文件是Python中的类型提示文件，用于提供代码的静态类型信息。

       一般用于帮助开发人员进行类型检查和静态分析。

       示例代码：

       .pyi文件的命名约定通常与相应的.py文件相同，以便它们可以被自动关联在一起。

       .pyc

       .pyc是Python字节码文件的扩展名，用于存储已编译的Python源代码的中间表示形式，因为是二进制文件所以我们无法正常阅读里面的代码。

       .pyc文件包含了已编译的字节码，它可以更快地被Python解释器加载和执行，因为解释器无需再次编译源代码。

       .pyd

       .pyd是Python扩展模块的扩展名，用于表示使用C或C++编写的二进制Python扩展模块文件。

       .pyd文件是编译后的二进制文件，它包含了编译后的扩展模块代码以及与Python解释器交互所需的信息。

       此外，.pyd文件通过import语句在Python中导入和使用，就像导入普通的Python模块一样。

       由于C或C++的执行速度通常比纯Python代码快，可以使用扩展模块来优化Python代码的性能，尤其是对于计算密集型任务。

       .pyw

       .pyw是Python窗口化脚本文件的扩展名。

       它表示一种特殊类型的Python脚本文件，用于创建没有命令行界面（即控制台窗口）的窗口化应用程序。

       一般情况下，运行Python脚本会打开一个命令行窗口，其中显示脚本输出和接受用户输入。但是，对于某些应用程序，如图形用户界面（GUI）应用程序，不需要命令行界面，而是希望在窗口中显示交互界面。这时就可以使用.pyw文件。

       # .pyx

       .pyx是Cython源代码文件的扩展名。

       Cython是一种编译型的静态类型扩展语言，它允许在Python代码中使用C语言的语法和特性，以提高性能并与C语言库进行交互。

       我对比了下Cython与普通python的运行速度：

       fb.pyx(需使用cythonize命令进行编译)

       run.py

       得出结果：

       在这种计算密集任务情况下，Cython比普通Python效率快了近一倍。

Jupyter操作指南

       Jupyter操作指南

       在Windows环境中，启动和停止Jupyter Notebook的步骤如下：

       首先，通过Win + R打开命令提示符，使用cd切换到工作目录，然后输入命令“jupyter notebook”启动服务。

       启动后，Jupyter Notebook会在默认浏览器中打开，显示当前工作目录的文件。停止服务时，可以通过命令提示符中的Control+C操作，确认对话框可选择双击跳过。

       常用快捷键包括模式切换（命令模式下按Enter切换到编辑模式，编辑模式下按Esc回至命令模式）和各种功能操作（如代码格式转换、代码运行、单元格管理等），详情见2.1和2.2节。

       绘图方面，确保图形输出正常，应在代码单元格开头输入“%matplotlib inline”。对于加载网站源代码、本地Python文件和直接运行代码，有不同的命令和注意事项，见3至5节。

       Jupyter Notebook还提供了丰富的魔术命令，如行魔术和单元格魔术，它们分别用于运行Python脚本、加载文件、测量执行时间、捕获输出等，具体可查看6节的详细内容。

       最后，本文由CSDN博主「githubcurry」原创，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，如需引用，请附上原文链接和版权声明。