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简介:本篇主要提供Jupyter入门与实战pdf下载
出版社:人民邮电出版社
出版时间:2021-05
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内容介绍

编辑推荐

降低学习门槛,轻松上手Python
借助Jupyter工具,开启数据科学之旅
示例+代码+操作步骤,一学就会,让你拥有成就感和获得感
Jupyter从入门到精通,非计算机专业的文科生也能轻松阅读

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。

精彩书评

立超负责腾盛智能物联传感事业部的研发及市场开拓工作,能在繁忙的工作之余挤出时间著书,实属难能可贵。他还是马拉松爱好者,一直坚持每月150公里以上的跑量,我们一起参加了多次马拉松赛和越野赛。我想,跑步与工作、写作之间,是有许多共同点的,比如自律、比如坚韧,以及在繁忙工作与纷扰事务之中找到平静的心态等等。希望这本书能够对读者有所帮助,不仅仅是技术的提升,还有阅读带来的快乐。

—— 屠佳宁

上海腾盛智能安全科技股份有限公司董事长

北大光华管理学院户外总会会长

光华管理学院第15届戈壁挑战赛领队


很高兴看到冯老师这本著作即将面世。我经常想,我们有幸生活在一个最好的时代,信息技术已经从根本上融入或改变了我们的工作和生活。我很喜欢Python,也喜欢琢磨一些数据分析的问题。在学习和实践过程中,我自己经常写笔记,用OneNote,或者发布到博客园,但总觉得不方便,因为笔记是纯文本的,它跟代码是割裂的。直到我遇到了Jupyter,其“惊艳的”设计让人眼前一亮。我相信冯老师这本书可以帮助绝大部分人完整地了解和掌握Jupyter。顺便说一下,冯老师是圈内有名的跑者(Runner),我看到书中有不少例子也跟跑步有关,实在不错。

—— 陈希章

微软(亚洲)互联网工程院高级产品经理


读书是最有效的知识提升途径。对于技术人员来说,读书是大投资。冯老师是负责任的传道授业者,我认识冯老师超过十年,对他的技术素养十分敬佩。冯老师还是一位坚定的跑者,这本书里有大量的实际范例和Step by Step的操作步骤,不管您是机器学习的初学者还是有一定基础的专业人士,我相信大家都能从中获益。

—— 彭爱华

微软技术社区技术总监

微软Z有价值专家,腾讯云Z具价值专家

上海财经大学商学院特邀讲师

获中国物流和采购联合会2019年科技进步一等奖


我们处在信息技术日新月异的时代,软件开发语言也在不断发展创新,而Python作为一种出现较早的语言,表现出了强大的生命力。特别是在大数据、人工智能领域,Python的优势得到极大发挥,深受开发人员及行业专家的喜爱。冯老师的这本著作从Python开发环境Jupyter入手,为初学者提供了一个入门Python的便捷路径。这本书的内容安排也很符合冯老师的风格,讲入门知识细致入微,为初学者降低了门槛;同时在知识广度上,又力求面面俱到,对Jupyter各方面的内容都有所涉及。希望这本书能够让更多的读者喜欢上Python,希望读者能够不断深入学习,让Python和Jupyter在自己的工作中发挥更大的作用。

—— 孙为平

陕西工业云中心管理运营有限公司董事总经理


我深信以数据驱动的数字化组织是所有公司的未来,因此,数据分析能力将成为每位职场人士的必备基础技能。借助Jupyter工具把Python学会用好,一定会事半功倍。

—— 朱其胜

安锐信息创始人兼董事长

前Windows IT Pro主编和微软MVP


和HiFrank认识是在2019年春季的一次越野拉练上,当时就感受到他对跑步的热情和毅力。后来他参加了我们组织的杭州国际越野并成功完赛了25公里组别。出于对越野的热爱,以及对自身的挑战,同年他又报名参加我们11月的杭州大宋108国际越野赛地煞组50公里赛事。而在此次越野赛6天前的杭州马拉松赛终点处,我碰到了他,他刚刚跑完了杭州马拉松的42.195公里。在全程马拉松后,短时间内又完成了一个50公里越野。后来得知他在每天跑步训练之后,还坚持写作,深感佩服。这静若处子、动若脱兔的极大反差,让我想到他的坚韧、执着和热情。很高兴看到HiFrank的新书即将出版,这是与长跑一样坚持和自律的成果!

—— 毕澳

2019杭州马拉松裁判

2019杭州大宋108公里国际越野赛赛事副总监


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