


Wie kann ich in IPython Notebooks einfach zwischen Python 2 und 3 wechseln?
Anpassen der Python-Version für IPython-Notebooks
Bei der Verwendung von IPython-Notebooks kann es praktisch sein, zwischen den Python-Versionen 2.x und 3 zu wechseln. X. Während sich der empfohlene Ansatz mit Anaconda-Umgebungsvariablen als umständlich erweist, besteht eine Alternative darin, mehrere IPython-Kernel zu installieren. Nachfolgend finden Sie Anweisungen für Benutzer mit und ohne Anaconda.
Für Anaconda >= 4.1.0
Ab Anaconda 4.1.0 können Sie die nb_conda_kernels verwenden Paket. Durch die Erkennung und Registrierung von Conda-Umgebungen mit Notebook-Kerneln wird der Prozess vereinfacht:
-
Neue Conda-Umgebungen mit Python-Versionen erstellen:
conda create -n py27 python=2.7 ipykernel conda create -n py36 python=3.6 ipykernel
Nach dem Login kopieren - Jupyter-Notebook neu starten um die neuen Kernel in der grafischen Oberfläche zu sehen.
Für Handbuch Kernel-Registrierung
Wenn Sie die manuelle Kernel-Registrierung bevorzugen oder eine ältere Anaconda-Version haben:
-
Richten Sie die Python 2.7-Umgebung ein:
conda create -n py27 python=2.7 conda activate py27 conda install notebook ipykernel ipython kernel install --user
Nach dem Login kopieren - Konfigurieren Sie die Python 3.6-Umgebung auf ähnliche Weise.
- Beim Erstellen eines neuen Notizbuchs können Sie Sie können jetzt über die Schnittstelle zwischen Python 2.7 und Python 3.6 wählen.
- Um Kernelnamen anzupassen, verwenden Sie python kernel install --help als Anleitung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in IPython Notebooks einfach zwischen Python 2 und 3 wechseln?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
