您的位置: 首页  >  文章  >  装扮你的 Jupyter Notebook

装扮你的 Jupyter Notebook

分类: 文章 • 2025-01-26 12:13:10

这次，教大家如何搭建一个好看的 jupyter 环境。

安装 Jupyter

先来展示一下我的环境

  • python: 3.5.*

  • macos: 10.12.4

安装 Jupyter 的过程只需安装 Anaconda即可。

测试一下初始设置：

 

  1. jupyter notebook

配置 ipython

首先，如果每次你打开一个 nb（notebook）时，如果都需要载入一些模块，一个很好地方法就是配置 ipython 的配置文件，可以直接使用以下命令创建配置文件：

 

  1. ipython profile create

此时你会在 ~/.ipython/profile_default/ 目录中获得下面两个文件：

  • ipython_config.py：打开任意 ipython kernel 时都会运行

  • ipython_notebook_config.py：打开 notebook 时会运行

配置方式是在所需要的配置文件中先键入：

 

  1. c = get_config()

然后就可以通过修改 c 的属性来控制所有的配置。

显然，对大多数分析场景， numpy, scipy, pandas 是肯定要载入的，因此，写到配置中即可：

 

  1. c.InteractiveShellApp.exec_lines = [

  2.        "import pandas as pd",

  3.        "import numpy as np",

  4.        "import scipy.stats as spstats",

  5.        "import scipy as sp",

  6.        ]

配置 matplotlib

还有一个常用功能就是 matplotlib。 matplotlib 在 notebook 中需要使用

 

  1. %matplotlib inline

才可默认在 notebook 中显示图像，一个简单地方法就是在配置文件中加入，

 

  1. c.IPKernelApp.matplotlib = 'inline'

当然，默认也需要载入 matplotlib

 

  1. c.InteractiveShellApp.exec_lines = [

  2.        "import pandas as pd",

  3.        "import numpy as np",

  4.        "import scipy.stats as spstats",

  5.        "import scipy as sp",

  6.        "import matplotlib.pyplot as plt"

  7.        ]

当然，也可以更多。但这样可能会影响初始化 notebook 和 ipython shell 的速度，这个请大家自己权衡。

matplotlib 显示中文

此外，单独拎 matplotlib 出来的另一个原因是， matplotlib 还有一个中文显示的问题。

首先，解决编码问题。

python 2.7.* 的解决方案是，在配置中加入：

 

  1. import seaborn as sns

  2. import sys# print sys.getdefaultencoding()# ipython notebook 中默认是 ascii 编码

  3. reload(sys)

  4. sys.setdefaultencoding('utf8')

python 3.* 出于某些原因，不建议通过 sys 模块修改编码，原因参见 这里。

解决方案是，在 shell 的配置中重新设置配置变量（bash的话设置文件 .bashrc，zsh则设置文件 .zshrc）。方法是末尾添加：

 

  1. export PYTHONIOENCODING="utf8"

当然另一个方法是在启动 notebook 时使用

 

  1. PYTHONIOENCODING="utf8" & jupyter notebook

第二个是修改 matplotlib 的默认字体。

首先我们来看可以使用的字体

 

  1. import matplotlib.font_manager

  2. fonts = matplotlib.font_manager.findSystemFonts()

  3. l = []

  4. for f in fonts:

  5.    try:

  6.        font =matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=f)

  7.        #print(font.get_family())

  8.        l.append((f, font.get_name(), font.get_family(), font.get_weight()))

  9.    except:

  10.        pass

  11. df = pd.DataFrame(l, columns=['path', 'name', 'family', 'weight'])

  12. df

你应该看到下面这样的表格：

装扮你的 Jupyter Notebook

然后找到支持中文的字体名，然后设置 matplotlib 的默认字体：

 

  1. import matplotlib as mpl

  2. mpl.rc('font', family='Noto Sans CJK SC')

当然，你可以添加到刚才的配置中，或者采用 这个博客的方法。

此外，如果你使用 seaborn 的话， seaborn 在设置配置时可能会覆盖掉 matplotlib，此时采用以下代码即可：

 

  1. import seaborn as sns

  2. sns.set_style('ticks',

  3.              {

  4.                    'font.family': ['Noto Sans CJK SC'],

  5.    })

但是，该语句不建议写在配置中，因为经常需要修改，可能会覆盖之前的配置。

matplotlib 在 Retina 屏幕中显示模糊问题

直接使用下面语句即可，

 

  1. %config InlineBackend.figure_format = 'retina'

当然也可在配置中直接加入

 

  1. c.InlineBackend.figure_format = 'retina'

修改 notebook 样式

默认的 notebook 可以逼你心中大喊 WTF，这时候你需要一点 CSS 技能，修改 ~/.jupyter/custom/custom.css 的内容。

个人认为最需要修改的内容包括

  1. notebook 的默认宽度：notebook 默认比较宽，markdown 文字会显得比较少，如果需要对外展示，文字部分会过少。

  2. notebook 的代码字体

我的修改规则是：

 

  1. pre.CodeMirror-line {

  2.    font-family: 'BlinkMacSystemFont', 'Lucida Grande', 'Segoe UI', Ubuntu, Cantarell, sans-serif

  3. }

  4.  

  5. .output_subarea.output_text.output_result>pre {

  6.    font-family: 'BlinkMacSystemFont', 'Lucida Grande', 'Segoe UI', Ubuntu, Cantarell, sans-serif

  7. }

  8.  

  9. .output_subarea.output_text.output_stream.output_stdout>pre {

  10.    font-family: 'BlinkMacSystemFont', 'Lucida Grande', 'Segoe UI', Ubuntu, Cantarell, sans-serif

  11. }

  12.  

  13. #notebook-container {

  14.    max-width: 830px;

  15.    padding: 40px;

  16. }

安装 Jupyter 常用插件

这里推荐两个 jupyter 插件:

插件管理器 jupyter notebook extensions

github 地址在 这里。安装和介绍也可以参考。

然后你就可以在 jupyter 主页里找到下面的标签页管理插件了：

装扮你的 Jupyter Notebook

jupyter Dashboard

如果你的 jupyter 服务是搭建在主机上，并且平时和业务人员想用 notebook 地址的方式交付， jupyter dashboard 插件是一个不错的选择。

安装方法和 github 地址在 这里。

原本效果如下：

装扮你的 Jupyter Notebook

点击如下红色设置，并点击黄色按钮后

装扮你的 Jupyter Notebook

就可得到如下的报告形式（删去了业务人员不想查看的代码），然后就可以粘贴连接交付报告了：

装扮你的 Jupyter Notebook

切换成 dashboard 模式可以拖拽相关方格来设置位置。

安装 R kernel

R kernel 安装方式有两个：

通过 conda 安装

 

  1. conda create -n R-Env -c r r-essentials

  2. source activate R-Env

  3. conda install jupyter

然后在 R 中配置

 

  1. install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))

  2. devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

  3. IRkernel::installspec()

建议一定要新建环境，不然会和你之前安装的 R 冲突。

当然，我不建议这种安装方式，原因是：

  1. 不是很多人想在电脑里有两个 R 环境

  2. 在 jupyter notebook 中不配置默认镜像，是没法选择镜像的，这导致没法再 notebook 中直接安装 R 包，当然你也可以配置好默认 CRAN 镜像，但这样显然很麻烦，切换网络环境后也很难调整

  3. 可能你在旧环境中已经安装了大量包，这样子迁移成为问题

  4. 你必须在这个新环境中启动 jupyter

直接使用原本安装

直接在 R 环境中使用以下语句

 

  1. install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))

  2. devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

  3. IRkernel::installspec()

  4. IRkernel::installspec(user = FALSE)

设置 Jupyter 服务配置

这里请做个区别：ipython 是负责和 python 交互的部分，jupyter 是作为服务的部分。因此所有服务配置都要在 ~/.jupyter 中进行，而和 python、模块相关的配置都要在 ~/.ipython 中。

这里主要配置的有 ip 和默认文件夹。

首先，生成配置文件：

 

  1. jupyter notebook --generate-config

现在 ~/.jupyter/ 内就生成 jupyter_notebook_config.py 文件。

再次我们设置 ip，在其中添加，这样就可以外网访问。

 

  1. NotebookApp.ip = '127.0.0.1'

最后，加上默认启动位置，这样，在任何工作目录下都能保证，notebook 的启动位置一致。

 

  1. NotebookApp.notebook_dir = '/jupyter'

大功告成，现在开工！

相关推荐