Jupyter + Miniconda + VsCode 学习利器

Jupyter + Miniconda + VsCode 学习利器

• Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序。
• Miniconda 是一款小巧的python环境管理工具
• 提前在Vscode安装好python拓展（创建一个".py"文件，VsCode就会提示安装python拓展）
• 电脑安装好MiniConda

优点

• 快速切换python编译内核
• 同时使用Markdown和代码，且保存运行结果

适用

• 学习、预研
• 预研pip包，方便测试及一段时间后的回顾
• 数据可视化，结合matplotlib可保留图表，方便数据分析

不适用

• 正式应用，如flask应用，Django应用等
• 生产环境等

Conda基本命令

# 创建指定python环境
$ conda create --name <name> python=3.8

# 使用环境
$ conda activate <name>

# 删除指定python环境
$ conda remove --name <name> --all

# pip升级
$ conda upgrade pip

# 查看所有环境
$ conda env list

操作说明

创建python环境

• 打开控制台，创建一个3.8版本的python环境

$ conda create --name common_3.8 python=3.8

• 查看所有环境，查看是否创建成功

  $ conda env list
  
  # conda environments:
  #
  base                  *  D:\Miniconda3
  common_3.8               D:\Miniconda3\envs\common_3.8

创建一个Jupyter notebook

• 打开VsCode，新建一个文件，以".ipynb"结尾就创建了一个Jupyter notebook了，如"demo.ipynb"
• 右上角点击"Select Kernel",选择刚才创建的环境"common_3.8"
• 输入以下内容，点击代码左侧的三角形（播放）按钮运行代码

print('hello world')

• 此时，VsCode会弹出提示，点击"安装"，等待内核安装完成即可

+-------------------------------------------------------------------------------+
| Visual Studio Code                                                          X |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| !  "运行含有'Python 3.8.12('common_3.8')'的单元需要安装或更新 ipykernel。"       |
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                                              +----+  +-----------+  +------+  |
|                                              |安装|  |选择一个内核|  |Cancel|   |
|                                              +----+  +-----------+  +----- +  |
+-------------------------------------------------------------------------------+

使用matplotlib

• 安装库

  ! pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib

• 简单散点图代码

import matplotlib.pyplot as plt

fix, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x=1, y=2, marker="x", label="A")
ax.scatter(x=2, y=1, marker="+", label="B")
ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 4], marker="^", label="plot")
plt.legend()
plt.show()

对比不使用Jupyter

弹窗显示，且无法保存结果，在数据可视化的场景中（如：AI研究数据）时很不方便

• 安装matplotlib库

  # 激活环境
  conda activate common_3.8
  # 安装matplotlib
  pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

fix, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x=1, y=2, marker="x", label="A")
ax.scatter(x=2, y=1, marker="+", label="B")
ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 4], marker="^", label="plot")
plt.legend()
plt.show()

• 执行代码

  python demo.py

使用Jupyter编写的开源项目

《机器学习实战》项目代码