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Jupyter入门与实战

Jupyter入门与实战
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作者:
出版社: 人民邮电出版社
2021-05
版次: 1
ISBN: 9787115558855
定价: 79.80
装帧: 其他
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 237页
字数: 309千字
分类: 计算机与互联网
16人买过
  • 本书全面讲解Jupyter的功能、应用、体系架构、配置和部署等内容。全书共8章，前4章面向希望学习Python、数据科学及人工智能相关知识，但尚无软件开发基础的读者，以零起点的方式讲述Jupyter的功能与操作，并以Jupyter Notebook为工具，讲述Python的基础知识，以及使用Python开展数据科学工作的入门内容；后4章深入讲述Jupyter的高级应用、配置、管理，以及JupyterLab和JupyterHub等相关内容。本书尽量涵盖Jupyter各方面的内容，致力于成为一本Jupyter完全手册。
      本书适合Jupyter及Python初学者阅读学习，也适合Python程序员，有Jupyter使用基础的软件开发人员、数据科学及人工智能的从业人员，配置和部署Jupyter系统的IT管理员阅读。 冯立超，上海腾盛智能安全科技股份有限公司物联传感事业部总监，微软认证讲师MCT、微软认证系统工程师MCSE、微软最有价值专家MVP，一直从事信息系统及软件研发相关技术与管理工作。曾著有《中国IT服务管理指南》《用Project 2007构建企业项目管理信息系统》等图书。 第 1章　Jupyter入门 1

    　1.1 Jupyter简介　1

    　1.2 快速安装Jupyter　2

    　1.2.1 基本概念　3

    　1.2.2 安装Jupyter　3

    　1.3 Jupyter Notebook快速上手　5

    第　2章 Jupyter Notebook操作详解　11

    　2.1 Jupyter Notebook仪表板　11

    　2.1.1 Files页　12

    　2.1.2 Running页　13

    　2.1.3 Clusters页　14

    　2.1.4 Quit按钮及Logout按钮　14

    　2.2 Notebook　15

    　2.2.1 什么是Notebook　15

    　2.2.2 Jupyter Notebook文件　16

    　2.2.3 单元格类型　18

    　2.2.4 编辑模式与命令模式　19

    　2.2.5 内核　20

    　2.3 Notebook操作　22

    　2.3.1 File菜单　22

    　2.3.2 Edit菜单　26

    　2.3.3 View菜单　28

    　2.3.4 Insert菜单　30

    　2.3.5 Cell菜单　30

    　2.3.6 Kernel菜单　32

    　2.3.7 Widgets菜单　33

    　2.3.8 快捷方式　35

    　2.4 Markdown及数学公式　37

    　2.4.1 Markdown　37

    　2.4.2 数学公式　46

    第3章　使用Jupyter学习Python　53

    　3.1 Python简述　53

    　3.1.1 Python编程举例　54

    　3.1.2 运行Python代码　56

    　3.2 Python语法速览　66

    　3.3 变量与对象　68

    　3.3.1 Python变量的概念与特点　68

    　3.3.2 Python变量的基本类型　69

    　3.4 内置数据结构　77

    　3.4.1 列表　78

    　3.4.2 元组　81

    　3.4.3 字典　82

    　3.4.4 集合　82

    　3.4.5 小结　83

    　3.5 流程控制　84

    　3.5.1 条件判断　84

    　3.5.2 while循环　85

    　3.5.3 for循环　86

    　3.5.4 break及continue语句　87

    　3.6 函数　88

    　3.6.1 使用函数　88

    　3.6.2 定义函数　89

    　3.6.3 默认参数值　91

    　3.6.4 不定长参数　91

    　3.6.5 匿名函数　92

    　3.7 模块与包　92

    　3.7.1 模块与包的基本概念　92

    　3.7.2 从Python标准库导入模块　96

    　3.7.3 导入第三方模块　97

    　3.7.4 包管理器Anaconda　99

    　3.8 面向对象编程　99

    　3.8.1 面向过程编程与面向对象编程基本概念　99

    　3.8.2 类和实例　102

    　3.8.3 继承和多态　104

    　3.8.4 小结　108

    　3.9 输入输出　110

    第4章　通过Jupyter开启数据科学之路　113

    　4.1 数据科学相关工具简介　113

    　4.1.1 NumPy　113

    　4.1.2 Pandas　115

    　4.1.3 Matplotlib　117

    　4.1.4 SciPy　118

    　4.2 了解机器学习　119

    　4.2.1 使用Scikit-learn　120

    　4.2.2 其他机器学习工具　126

    第5章　Jupyter Notebook高级应用　129

    　5.1 Jupyter扩展　129

    　5.1.1 安装Jupyter Notebook扩展包　129

    　5.1.2 常用Jupyter Notebook的扩展功能　132

    　5.1.3 理解Jupyter Notebook扩展　136

    　5.2 Widget控件　139

    　5.2.1 认识Widget　140

    　5.2.2 常用Widget简介　144

    　5.2.3 在Widget之间建立关联　149

    　5.2.4 Widget事件　152

    　5.2.5 使用Widget构建实时交互应用　156

    　5.3 Magic命令　160

    　5.3.1 Magic简介　160

    　5.3.2 常用Magic　161

    　5.4 Nbconvert　165

    　5.4.1 安装Nbconvert　166

    　5.4.2 使用Nbconvert　169

    第6章　配置和管理Jupyter　171

    　6.1 Jupyter架构与原理　171

    　6.1.1 从IPython说起　171

    　6.1.2 Jupyter架构　174

    　6.2 Jupyter安装与配置　174

    　6.2.1 安装Jupyter　175

    　6.2.2 配置Jupyter　179

    　6.3 Jupyter的安全性　180

    　6.3.1 Jupyter Notebook服务器的安全验证　180

    　6.3.2 使用SSL实现安全通信　183

    　6.4 Jupyter多语言支持　186

    　6.4.1 安装R内核　186

    　6.4.2 安装Julia内核　188

    第7章　JupyterLab　193

    　7.1 安装JupyterLab　193

    　7.2 使用JupyterLab　195

    　7.2.1 JupyterLab界面　196

    　7.2.2 JupyterLab功能与操作　201

    　7.3 JupyterLab 扩展　206

    　7.3.1 使用Extension Manager　206

    　7.3.2 常用扩展举例　212

    第8章　JupyterHub　217

    　8.1 JupyterHub的概念与架构　217

    　8.1.1 JupyterHub的概念　217

    　8.1.2 JupyterHub的架构　218

    　8.1.3 JupyterHub的部署方式　219

    　8.2 安装JupyterHub最小环境　219

    　8.3 安装JupyterHub JupyterLab环境　225

    　8.3.1 基本概念与过程　225

    　8.3.2 在Python虚拟环境中安装和配置　226

    　8.3.3 管理conda环境　231

    　8.3.4 设置反向代理　234

    后记　238
  • 内容简介:
    本书全面讲解Jupyter的功能、应用、体系架构、配置和部署等内容。全书共8章，前4章面向希望学习Python、数据科学及人工智能相关知识，但尚无软件开发基础的读者，以零起点的方式讲述Jupyter的功能与操作，并以Jupyter Notebook为工具，讲述Python的基础知识，以及使用Python开展数据科学工作的入门内容；后4章深入讲述Jupyter的高级应用、配置、管理，以及JupyterLab和JupyterHub等相关内容。本书尽量涵盖Jupyter各方面的内容，致力于成为一本Jupyter完全手册。
      本书适合Jupyter及Python初学者阅读学习，也适合Python程序员，有Jupyter使用基础的软件开发人员、数据科学及人工智能的从业人员，配置和部署Jupyter系统的IT管理员阅读。
  • 作者简介:
    冯立超，上海腾盛智能安全科技股份有限公司物联传感事业部总监，微软认证讲师MCT、微软认证系统工程师MCSE、微软最有价值专家MVP，一直从事信息系统及软件研发相关技术与管理工作。曾著有《中国IT服务管理指南》《用Project 2007构建企业项目管理信息系统》等图书。
  • 目录:
    第 1章　Jupyter入门 1

    　1.1 Jupyter简介　1

    　1.2 快速安装Jupyter　2

    　1.2.1 基本概念　3

    　1.2.2 安装Jupyter　3

    　1.3 Jupyter Notebook快速上手　5

    第　2章 Jupyter Notebook操作详解　11

    　2.1 Jupyter Notebook仪表板　11

    　2.1.1 Files页　12

    　2.1.2 Running页　13

    　2.1.3 Clusters页　14

    　2.1.4 Quit按钮及Logout按钮　14

    　2.2 Notebook　15

    　2.2.1 什么是Notebook　15

    　2.2.2 Jupyter Notebook文件　16

    　2.2.3 单元格类型　18

    　2.2.4 编辑模式与命令模式　19

    　2.2.5 内核　20

    　2.3 Notebook操作　22

    　2.3.1 File菜单　22

    　2.3.2 Edit菜单　26

    　2.3.3 View菜单　28

    　2.3.4 Insert菜单　30

    　2.3.5 Cell菜单　30

    　2.3.6 Kernel菜单　32

    　2.3.7 Widgets菜单　33

    　2.3.8 快捷方式　35

    　2.4 Markdown及数学公式　37

    　2.4.1 Markdown　37

    　2.4.2 数学公式　46

    第3章　使用Jupyter学习Python　53

    　3.1 Python简述　53

    　3.1.1 Python编程举例　54

    　3.1.2 运行Python代码　56

    　3.2 Python语法速览　66

    　3.3 变量与对象　68

    　3.3.1 Python变量的概念与特点　68

    　3.3.2 Python变量的基本类型　69

    　3.4 内置数据结构　77

    　3.4.1 列表　78

    　3.4.2 元组　81

    　3.4.3 字典　82

    　3.4.4 集合　82

    　3.4.5 小结　83

    　3.5 流程控制　84

    　3.5.1 条件判断　84

    　3.5.2 while循环　85

    　3.5.3 for循环　86

    　3.5.4 break及continue语句　87

    　3.6 函数　88

    　3.6.1 使用函数　88

    　3.6.2 定义函数　89

    　3.6.3 默认参数值　91

    　3.6.4 不定长参数　91

    　3.6.5 匿名函数　92

    　3.7 模块与包　92

    　3.7.1 模块与包的基本概念　92

    　3.7.2 从Python标准库导入模块　96

    　3.7.3 导入第三方模块　97

    　3.7.4 包管理器Anaconda　99

    　3.8 面向对象编程　99

    　3.8.1 面向过程编程与面向对象编程基本概念　99

    　3.8.2 类和实例　102

    　3.8.3 继承和多态　104

    　3.8.4 小结　108

    　3.9 输入输出　110

    第4章　通过Jupyter开启数据科学之路　113

    　4.1 数据科学相关工具简介　113

    　4.1.1 NumPy　113

    　4.1.2 Pandas　115

    　4.1.3 Matplotlib　117

    　4.1.4 SciPy　118

    　4.2 了解机器学习　119

    　4.2.1 使用Scikit-learn　120

    　4.2.2 其他机器学习工具　126

    第5章　Jupyter Notebook高级应用　129

    　5.1 Jupyter扩展　129

    　5.1.1 安装Jupyter Notebook扩展包　129

    　5.1.2 常用Jupyter Notebook的扩展功能　132

    　5.1.3 理解Jupyter Notebook扩展　136

    　5.2 Widget控件　139

    　5.2.1 认识Widget　140

    　5.2.2 常用Widget简介　144

    　5.2.3 在Widget之间建立关联　149

    　5.2.4 Widget事件　152

    　5.2.5 使用Widget构建实时交互应用　156

    　5.3 Magic命令　160

    　5.3.1 Magic简介　160

    　5.3.2 常用Magic　161

    　5.4 Nbconvert　165

    　5.4.1 安装Nbconvert　166

    　5.4.2 使用Nbconvert　169

    第6章　配置和管理Jupyter　171

    　6.1 Jupyter架构与原理　171

    　6.1.1 从IPython说起　171

    　6.1.2 Jupyter架构　174

    　6.2 Jupyter安装与配置　174

    　6.2.1 安装Jupyter　175

    　6.2.2 配置Jupyter　179

    　6.3 Jupyter的安全性　180

    　6.3.1 Jupyter Notebook服务器的安全验证　180

    　6.3.2 使用SSL实现安全通信　183

    　6.4 Jupyter多语言支持　186

    　6.4.1 安装R内核　186

    　6.4.2 安装Julia内核　188

    第7章　JupyterLab　193

    　7.1 安装JupyterLab　193

    　7.2 使用JupyterLab　195

    　7.2.1 JupyterLab界面　196

    　7.2.2 JupyterLab功能与操作　201

    　7.3 JupyterLab 扩展　206

    　7.3.1 使用Extension Manager　206

    　7.3.2 常用扩展举例　212

    第8章　JupyterHub　217

    　8.1 JupyterHub的概念与架构　217

    　8.1.1 JupyterHub的概念　217

    　8.1.2 JupyterHub的架构　218

    　8.1.3 JupyterHub的部署方式　219

    　8.2 安装JupyterHub最小环境　219

    　8.3 安装JupyterHub JupyterLab环境　225

    　8.3.1 基本概念与过程　225

    　8.3.2 在Python虚拟环境中安装和配置　226

    　8.3.3 管理conda环境　231

    　8.3.4 设置反向代理　234

    后记　238
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