环境搭建 | Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门之一

Jupyter Notebook使用

学习目标

• 目标

  • 学会使用Jupyter Notebook编写运行代码

• 应用

  • 创建文件
  • 操作cell
  • 运行操作

• 内容预览

  • 1.2.1 Jupyter Notebook介绍
  • 1.2.2 为什么使用Jupyter Notebook?

  • 1.2.3 Jupyter Notebook的使用-helloworld

    • 1 界面启动、创建文件
    • 2 cell操作
    • 3 markdown演示

Jupyter Notebook介绍

Jupyter项目是一个非盈利的开源项目，源于2014年的ipython项目， 并逐渐发展为支持跨所有编程语言的交互式数据科学计算的工具。

• Jupyter Notebook，原名IPython Notbook，是IPython的加强网页版，一个开源Web应用程序
• 名字源自Julia、Python和R(数据科学的三种开源语言) ju-Julia、py-Python、ter-R。
  Jupiter：木星、宙斯
• 是一款程序员和科学工作者的编程/文档/笔记/展示软件
• .ipynb文件格式是用于计算型叙述的JSON文档格式的正式规范

Jupyter项目旨在开发跨几十种编程语言的开源软件， 开放标准和用于交互式计算的服务。

为什么使用Jupyter Notebook

• 传统软件开发：工程/目标明确

  • 需求分析，设计架构，开发模块，测试

• 数据挖掘：艺术/目标不明确

  • 目的是具体的洞察目标，而不是机械的完成任务
  • 通过执行代码来理解问题
  • 迭代式地改进代码来改进解决方法

实时运行的代码、叙事性的文本和可视化被整合在一起，方便使用代码和数据来讲述故事。

对比Jupyter Notebook和Pycharm

• 画图方面的优势

在画图方面，Pycharm运行之后会阻塞，需要把图片关掉才能继续运行。

def matplotlib_demo():
    """
    简单演示matplotlib
    :return: None
    """
    plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
    plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
    plt.show()
    
    return None
    
def read_csv_demo():
    """
    简单演示读取数据
    :return: None
    """
    stock_day = pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")
    
    print(stock_day)
    return None
    
    
if__name__=="_main__":
    #代码1：简单演示matplotLib
    matplotlib_demo()
    #代码2：简单演示读取数据
    read_csv_demo()

执行结果：

Jupyter Notebook：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.figure()
plt.plot([1, 0, 9], [4, 5, 6])
plt.show()

执行结果：

• 数据展示方面的优势：

import pandas as pd
stock_day = pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")

stock_day

执行结果：

在数据量比较庞大时，Pycharm运行会比较慢，且关闭之后每次都要重新运行，耗时。

总结：Jupyter Notebook相比Pycharm、Ipython在画图和数据展示方面更有优势。

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