我一直在尝试将我的Jupyter笔记本电脑转换为PDF(通过乳胶). 我已经在Miktex控制台，Pandoc和NBConvert中安装了所有软件包. 但是，我仍然看到以下错误. 您的建议非常感谢！ 当我在Anaconda提示上运行代码时，单击File->下载AS-> PDF时，错误(.pdf): (base) C:\Users\justm>jupyter nbconvert notebook.ipynb --to pdf [NbConvertApp] Converting notebook notebook.ipynb to pdf [NbConvertApp] Support files will be in notebook_files\ [NbConvertApp] Making directory .\notebook_files [NbConvertApp] Making directory .\notebook_files [NbConvertApp] M

我有一个小程序，基本上可以执行各种统计计算并打印出结果和图表. 目前，获取程序的良好PDF输出的一种便捷方法是使用魔术命令％matplotlib inline在jupyter ipython笔记本中运行我的代码，并通过" latex(.pdf)进行pdf(.pdf)"来保存为PDF. P> 但是，问题是每次运行程序时，我都必须手动进行操作.此外，我无法将该程序作为二进制执行给其他人，这是我的最终目标. 有没有办法以编程方式执行此操作?只是要清楚，我想要的只是以PDF格式输出程序的输出，以便在运行可执行文件时，输出为PDF. 我不希望最终用户创建ipython笔记本.最终用户将无法访问源代码. 解决方案 到目前为止，还没有将笔记本转换为PDF的编程语言API.但是，存在命令行实用程序，称为 nbconvert .它具有与Web界面格式转换器相同的功能.要转换为PDF，您可以执行jupyter nbconvert notebook.ipynb --to pdf.

当我通过ipython nbconvert my-notebook.ipynb --to PDF将jupyter/ipython笔记本电脑转换为pdf时，除了某些长行和所有输出都不脱离页面边缘，而无需包装，它看起来大多是不错的.我如何才能停止溢出并包裹长线? 解决方案 我建议使用一种略有不同的方法，而不是直接使用终端，而是使用GUI的小python脚本来从Jupyter笔记本电脑中获取真正高质量的PDF.它支持语法突出显示，不会弄乱乳胶或图形. # Script adapted from CloudCray # Original Source: https://gist.github.com/CloudCray/994dd361dece0463f64a # 2016--06-29 # Run this script in the same folder as the notebook(s) you wish to convert # This will create bot

所以，我一直在尝试将Jupyter笔记本保存为PDF，但我只是不知道该怎么做.我尝试的第一件事是从文件菜单下载以PDF的下载，但是这样做会导致: nbconvert failed: PDF creating failed 我尝试的下一件事是尝试从命令提示符进行转换 $ ipython nbconvert --to latex --post PDF MyNotebook.ipynb ，但再次导致错误消息 ImportError: No module named 'PDF' ，如果我尝试 $ ipython nbconvert --to latex MyNotebook.ipynb 这导致 IPython.nbconvert.utils.pandoc.PandocMissing: Pandoc wasn't found: Please check that pandoc is installed 如果我尝试安装pandoc(pip ins

我在 jupyter笔记本服务器(v4.2.2)带有Python 3.4 3.4 3.4 3.4 .2和 我想使用全局名称__file__，因为笔记本将从其他用户克隆，并且在一个部分中我必须运行: def __init__(self, trainingSamplesFolder='samples', maskFolder='masks'): self.trainingSamplesFolder = self.__getAbsPath(trainingSamplesFolder) self.maskFolder = self.__getAbsPath(maskFolder) def __getAbsPath(self, path): if os.path.isabs(path): return path else: return os.path.join(os.path.dirname(__file__), path)

I tried following the instructions given on the jupyter笔记本文档. 不幸的是，我无法弄清楚.这个字段到底在哪里? 我已经安装了Anaconda3(不在C驱动器中)的Windows 7(64位)系统.我想更改jupyter启动文件夹位置. 解决方案 jupyter笔记本和jupyterlab 适用于使用notebook软件包安装并以jupyter notebook的方式运行的旧jupyter笔记本接口(请参阅下一节有关使用nbclassic安装并使用jupyter nbclassic运行的相同接口，以及jupyterlab): ): open cmd(或 anaconda提示)并运行jupyter notebook --generate-config. 这将文件写入C:\Users\username\.jupyter\jupyter_notebook_config.py. 浏览到文件位置并在编

我正在尝试使用python函数处理一些文件，并希望使用dask在PBS群集上并行化任务.在集群上，我只能启动一项作业，但可以访问10个带有24个内核的节点. 所以我的dask PbsCluster看起来像: import dask from dask_jobqueue import PBSCluster cluster = PBSCluster(cores=240, memory="1GB", project='X', queue='normal', local_directory='$TMPDIR', walltime='12:00:00', resource_spec='select=10:ncpus=24:mem=1GB',

我正在尝试使用ipython并行库中的并行计算.但是我对此知之甚少，我发现很难从对并行计算一无所知的人那里读取DOC. 有趣的是，我发现的所有教程都只是在文档中重复使用示例，并以相同的解释，从我的角度来看，这是没有用的. 基本上我想做的是在后台运行几个脚本，因此它们在同一时间被执行.在狂欢中，这将是: for my_file in $(cat list_file); do python pgm.py my_file & done 但是，ipython笔记本的bash解释器无法处理背景模式. 似乎解决方案是使用Ipython的并行库. 我尝试了: from IPython.parallel import Client rc = Client() rc.block = True dview = rc[:2] # I take only 2 engines 但是我被卡住了.我不知道如何同时运行两次(或更多)相同的脚本或PGM. 谢谢.

所以我正在使用 joblib 并行化某些代码，我注意到了这一点，我注意到了这一点在jupyter笔记本中使用时，我无法打印物品. 我尝试在ipython中使用相同的示例，并且效果很好. 这是一个最小的(非)工作示例，要在jupyter笔记本电脑中写入 from joblib import Parallel, delayed Parallel(n_jobs=8)(delayed(print)(i) for i in range(10)) 所以我将输出作为[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]，但没有打印. 我期望看到的(现实中可能是随机的): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [None, None, None, None, None, None, None, None, None, None] 注意: 您可以在笔记本过程的日志中看到打印件.但是我希望在笔记本中

我正在使用Andrew Ng的机器学习课程，使用Jupyter的八度内核，当然Mathjax提供了方程式渲染.这个薄的条出现在每个方程式的右侧，仅在镀铬中.关于堆栈中的地方可能出错的任何想法? 解决方案 这是镀铬改变其舍入行为引起的已知问题.它将在下一个版本中修复.请参阅 https://github.com/mathjax/mathjax/mathjax/mathjax/sissues/1300 其他解决方案 右键单击其中一种快速而肮脏的方法，然后在Math Setting -> Math Renderer 中选择另一个渲染器 另一种方法是创建此链接的​​书签:javascript:$('.math>span').css("border-left-color","transparent")，然后在使用Mathjax的页面中单击它. 其他解决方案 如果您的Mathjax不是最新版本，则可以将其添加到CSS样式: .MathJax nobr>span.ma

我正在尝试将系列对象转换为整数.但是我很难做到这一点.每当我尝试某些事情时，我都有一个新错误. 我尝试使用pd.to_numeric转换，解析字符串None 时错误 然后我尝试用NaN替换None值:替换问题 #1.1) pd.to_numeric(df['Var1'], downcast = 'integer') ValueError: Unable to parse string "None" at position 44816 #1.2) df.astype({'Var1':'int64'}).dtypes TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType' #2) df['Var1'].astype(str).astype(int) ValueError: invalid literal for i

Bovespa(巴西证券交易所)在时间范围内提供所有引号的文件.该文件太大，每行都是这样的真实示例: 在 012016010402AAPL34 010APPLE DRN R$ 000000000415000000000042200000000004150000000000421300000000042080000000003950000000000435000005000000000000012500000000000052664400000000000000009999123100000010000000000000BRAAPLBDR004115 所以，寻找文档，我发现列映射就是这样: char 01至02:(int)寄存器类型; char 03至10:(日期)股票报价信息的日期; char 11至12:(int)某种代码; char 13至24:(str)股票股票; .... 我开始研究Python，并尝试读取包

我是新的Python数据分析，并且有一些问题以获取特定格式所需的数据. 我的数据采用以下格式. (由于数据很大，请检查附带的链接以获取CSV格式的数据) 我使用以下命令以上述格式打印CSV数据 address = 'C:\Barchatdata.csv' data_c = pd.read_csv(address) 现在，如果条件在energy_supply_per_capita> 280上，然后打印索引列，contry_area，energy_supply_per_capita和avg_gdp列. 我尝试了以下命令 data_c.loc[data_c['Energy_Supply_per_capita'] > 280, 'Energy_Supply_per_capita'] ，但只有索引和能量_supply_per_per_capita列. 我如何获得所需的结果? 预先感谢您. 解决方案 您可以使用query cols

对于我的项目，我将在CSV文件中阅读，其中包含来自美国每个州的数据.我的函数将这些功能转换为一个单独的数据帧，因为我需要对每个州的信息执行操作. def RanktoDF(csvFile): df = pd.read_csv(csvFile) df = df[pd.notnull(df['Index'])] # drop all null values df = df[df.Index != 'Index'] #Drop all extra headers df= df.set_index('State') #Set State as index return df 我将此函数应用于我的每个文件，并用我的数组varnames 中的名称返回DF for name , s in zip (glob.glob('*.csv'), varNames): vars()["Crime" + s] = RanktoDF(name) 所有

我有一些带有未填充行的天体物理学数据，我正在尝试使用Pandas插值方法来填充.它可以在NP.NAN值中工作，除了前三行.它填充了值，但是它不是线性填充，而只是将其放置在第四行的值中.数据框的第一个块(称为avgdf_final)如下: day lon lat rad nums 0 319.0 NaN NaN NaN 1 320.0 NaN NaN NaN 2 321.0 NaN NaN NaN 3 322.0 56.485 2.7800 1.158 4 323.0 43.300 2.6800 1.166 5 324.0 30.100 2.5775 1.174 我已经尝试过此操作(例如一百万个不同的次要变化)，但无济于事: avgdf_final

所以我正在浏览YouTube，发现可以显示所有可能的方法.例如， 我阅读了您可以使用选项卡或Shift+选项卡，但我仍然无法使其工作.我下载了最新的Python.如何使此选项可用? 解决方案 您必须首先初始化TE对象.例如:在单元格中执行a=[]，然后键入a.tab和jupyter将向您显示列表的所有可能方法. (所有其他对象类似) 列表的示例: 数据框的示例:

我想要欧洲地图(作为JSON文件，以便我可以与Geojson一起工作)将其放在folium地图上作为图层，以便我可以将数据集嵌入到它上，以显示欧洲哪个国家的酒精含量最高服务.我在从github中获取JSON文件在Jyputer 中打开时遇到问题. 这就是我到目前为止的 解决方案 您必须下载该文件.现在您将能够添加该图层: # geo_path is the path to your geojson file map1.choropleth(geo_path=geo_path) display(map1)

我正在用jupyter自动化一些报告，并将其导出到HTML.我有一些大桌子，我想在桌子的里格斯侧添加一个滚动条.一个类似的问题也在这里:从Jupyter Notebooks中获取HTML输出中的垂直滚动条.这是一个可再现的示例: import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.max_rows', None) np.random.seed(2021) df = pd.DataFrame({'type': ['a'] * 50 + ['b'] * 50, 'var_1': np.random.normal(size=100), 'var_2': np.random.normal(size=100)}) 我认为可以

我运行 import pandas as pd from IPython.display import display df = pd.DataFrame('a',index=pd.MultiIndex.from_product([[0,1]]*3),columns=['A']) display(df) display(df.style.apply(lambda x: ['']*len(x),axis=1)) 在jupyter中，我得到以下显示(不幸的是我无法上传屏幕截图) 0 0 0 a 1 a 1 0 a 1 a 1 0 0 a 1 a 1 0 a 1 a - 0 a 0 1 a 0 0 a 1 1 a 0 a 0 1 a 1 0 a 1 1 a 1:如何防止这种变化? 2:由于我实际上不完全不喜欢第二种格式:我如

有一种简单的方法可以快速查看jupyter笔记本中的两个pd.dataframes的内容? df1 = pd.DataFrame([(1,2),(3,4)], columns=['a', 'b']) df2 = pd.DataFrame([(1.1,2.1),(3.1,4.1)], columns=['a', 'b']) df1, df2 解决方案 最接近您想要的可能是: > df1.merge(df2, right_index=1, left_index=1, suffixes=("_1", "_2")) a_1 b_1 a_2 b_2 0 1 2 1.1 2.1 1 3 4 3.1 4.1 这不是笔记本的具体，但它会起作用，而且并不那么复杂.另一个解决方案是将您的数据框架转换为图像，并将它们并排放在子图中.但这有点牵强和复杂. 其他解决方案 您应该从@Wes_Mckinney尝试此功能 def side_