Puede ejecutar el código de las celdas del cuaderno de muchas maneras utilizando los iconos de la barra de herramientas del cuaderno y las barras de herramientas de las celdas, los comandos del menú contextual de la celda de código (haga clic con el botón derecho en la celda de código para abrirla) y elCorrercomandos del menú principal. Tenga en cuenta que cuando trabaja con portátiles locales, no necesita iniciar ningún servidor Jupyter por adelantado: simplemente ejecute cualquier celda y se iniciará el servidor.
Ejecutar celdas de código
Utilice los siguientes atajos inteligentes para ejecutar rápidamente las celdas de código:
Ctrl+Intro: Ejecuta la celda actual.
Mayús+Intro: ejecuta la celda actual y selecciona la celda debajo de ella.
Al ejecutar una celda a la vez, tenga en cuenta las dependencias del código. Si una celda se basa en algún código en otra celda, esa celda debe ejecutarse primero.
Cuando finaliza la ejecución, la celda permanece en el modo de edición, para que pueda modificarla, si es necesario, y seguir experimentando.
En la esquina inferior izquierda de la celda, puede encontrar la información sobre la ejecución de la última celda. Incluye la duración de la ejecución, así como la fecha y hora en que finalizó la ejecución.
En caso de errores, expanda elRastrearnodo para ver el mensaje de error completo.
Para ejecutar todas las celdas de código en su cuaderno, haga clic en
sobre elbarra de herramientas del cuadernoo presioneCtrl+Alt+Mayús+Intro.(Video) Aprendiendo a utilizar Jupyter Notebooks en Visual Code
sobre elCuando usteddetener el servidorycambiar el servidor o kernel, debe ejecutar todas las celdas con dependencias nuevamente, porque los resultados de la ejecución son válidos solo para la sesión actual del servidor.
Ver variables
Ventana de herramientas Variables de Jupyter
Cuando ejecuta su cuaderno, puede obtener una vista previa de las variables en elVariablesficha de laJupyterventana de herramientas.
De forma predeterminada, las variables se cargan de forma asíncrona. Para cambiar la política de carga, haga clic en
en elVariablespestaña, seleccionePolítica de carga de variablesy seleccione uno de los modos disponibles. VerGestión de la política de carga de variablespara más detalles.Puede hacer clic en el enlace a la derecha de la variable para obtener una vista previa de sus valores en forma tabular.
en elVisión de datos
Además de observar los valores de las variables en elVariablespestaña, puede previsualizarlos en el editor.
Ir aConfiguración | Idiomas y Marcos | Jupytery asegúrese de que elMostrar valores en línea en el editorcasilla de verificación está habilitada.
Ejecute la celda del cuaderno. Los valores de las variables se muestran junto a sus usos:
Trabajar con salidas
Una vez que haya ejecutado la celda, su salida se muestra debajo del código. Puede guardar los resultados o borrar la salida.
Parcelas
Si la celda de su cuaderno incluye algún código que traza gráficos, puede guardar el gráfico como una imagen: haga clic con el botón derecho en la salida y seleccioneGuardar comodel menú contextual.
(Video) Jupyter Notebook en 20 minutos (Python)Si está utilizando un tema de interfaz de usuario oscuro, los colores de los gráficos se adaptan para una mejor legibilidad de forma predeterminada. Para cambiar este comportamiento, deshabilite elInvertir salidas de imagen para temas oscuroscasilla de verificación en elIdiomas y Marcos | Jupyterpágina de la configuración de IDE (Ctrl+Alt+S) y reinicie el editor para aplicar los cambios.
Puede cambiar el tamaño de los gráficos en las celdas de salida. Para hacer eso, mueva el puntero del mouse hacia la parte inferior de la celda, de modo que el puntero se convierta en una flecha doble. Luego haga clic y arrastre el borde de la celda hacia arriba o hacia abajo para alcanzar el tamaño deseado:
Mesas
Cuando se construyen marcos de datos, se muestran en forma tabular. Para abrir un marco de datos en una pestaña del editor independiente, haga clic en
en la esquina superior derecha de la celda de salida.Haga clic derecho en el nombre de la columna para abrir el menú contextual:
Para copiar el nombre de la columna al portapapeles, seleccioneCopiar nombre de columna.
Para ocultar una columna, seleccioneOcultar columna.Ocultar otras columnasocultará todas las columnas excepto la seleccionada.
Para mostrar las columnas ocultas, haga clic enLista de columnas Ctrl+F12. Las columnas ocultas se muestran tachadas. Seleccione una columna y presioneEspaciopara alternar su visibilidad. Para buscar en la lista de columnas, empiece a escribir un nombre de columna en elLista de columnasventana.
Para ordenar los datos de la tabla según los valores de la columna, puede hacer clic en el nombre de la columna o seleccionarascendenteoDescendentedel menú contextual.
Para asignar un idioma a una columna, utiliceEstablecer idioma de resaltado. Para más información, verInyectar un idioma para una columna.
(Video) Usando PySnooper en Jupyter Notebook (funciona tambíen en Colab y Datalore) para depurar código
Puede examinar los datos de la tabla en varios modos:Mesa,Árbol,Texto, yTransponer. Para cambiar entre estos modos, haga clic en
en la esquina superior derecha de la celda de salida y seleccione el modo que necesita.Para obtener más información sobre los modos de visualización, consulteVer datos.
Para configurar la forma en que PyCharm muestra los datos en elTextomodo, use elExtractores de datosdesplegable:
Para más información, verExtractores de datos.
en la esquina superior derecha de la celda de salida.
en la esquina superior derecha de la celda de salida y seleccione el modo que necesita.
Puede administrar la longitud del cuaderno expandiendo y contrayendo las salidas de las celdas. Haga clic en una flecha cerca de un contador de celdas para expandir o contraer la salida de la celda.
Vista previa de la documentación de referencia
Con PyCharm, siempre puede obtener una vista previa rápida de la documentación de referencia para una variable, tipo o argumento en particular.
Para ver información de referencia para cualquier elemento de una celda de código en particular, coloque el signo de intercalación dentro de la celda de código de destino y escriba
?. (en este ejemplo, obtendrá una vista previa de la documentación paraplt.dispersión). Tenga en cuenta que se debe poder acceder a un elemento de código dentro de la celda de código.Ejecutar la celda. ElIntrospecciónse abre la pestaña en elJupyterventana de herramientas
Vista previa de la documentación de referencia en elIntrospecciónpestaña.
(Video) Editor de Jupyter en Visual Studio Code (Uso Básico)
Tenga en cuenta que elIntrospecciónLa pestaña muestra la documentación del último elemento de código solicitado. Aunque continúe con la ejecución de otras celdas de código, reinicie el servidor o elimine la línea con su solicitud, se mostrará esta información.
PyCharm proporciona el depurador de portátiles Jupyter completamente funcional para kernels de servidor Jupyter locales y remotos.
Código de depuración en cuadernos de Jupyter
Selecciona elpuntos de interrupciónen la celda seleccionada y presioneAlt + Mayús + Intropara Windows o⌥⇧↩para macOS. Como alternativa, puede hacer clic con el botón derecho en la celda y seleccionarCelda de depuracióndel menú contextual.
ElDepurador de portátiles Jupyterse abre la ventana de herramientas.
Utilizar elbotones de la barra de herramientas paso a paso barra de herramientas paso a pasopara elegir en qué línea desea parar a continuación y cambiar a ladepuradorpestaña para obtener una vista previa de los valores de las variables:
La depuración se realiza dentro de una sola celda de código. Sin embargo, si su celda de código llama a una función desde cualquier celda que ya se haya depurado, puede acceder a ella. Los puntos de interrupción relacionados también funcionarán. Tenga en cuenta que la celda con la función debe depurarse, no solo ejecutarse.
De manera similar, puede ingresar a una función llamada desde un archivo de Python que se encuentra en el mismo proyecto.
Continúe con los pasos de depuración para completar la ejecución de la celda.
Acciones paso a paso
Artículo | Información sobre herramientas y acceso directo | Descripción |
|---|---|---|
Acción disponible en la barra de herramientas del depurador. | ||
| Pasar por encima F8 | Haga clic en este botón para ejecutar el programa hasta la siguiente línea en el método o archivo actual, omitiendo los métodos a los que se hace referencia en el punto de ejecución actual (si corresponde). Si la línea actual es la última del método, la ejecución pasa a la línea ejecutada inmediatamente después de este método. |
| Entrar en F7 | Haga clic en este botón para que el depurador pase al método llamado en el punto de ejecución actual. |
| Salir Mayús+F8 | Haga clic en este botón para que el depurador salga del método actual, a la línea que se ejecuta inmediatamente después. |
Acciones paso a paso adicionales disponibles al hacer clic en | ||
| Forzar paso por encima | Pasa por encima de la línea de código actual y lo lleva a la siguiente línea, incluso si la línea resaltada tiene llamadas a métodos. Si hay puntos de interrupción en los métodos llamados, se ignoran. |
| Paso inteligente en | El paso inteligente es útil cuando hay varias llamadas de método en una línea y desea ser específico sobre qué método ingresar. Esta función le permite seleccionar la llamada de método que le interesa. |
| Ejecutar al cursor Alt+F9 | Haga clic en este botón para reanudar la ejecución del programa y hacer una pausa hasta que el punto de ejecución llegue a la línea en la ubicación actual del cursor en el editor. No se requiere ningún punto de interrupción. En realidad, hay un punto de interrupción temporal establecido para la línea actual en el signo de intercalación, que se elimina una vez que se detiene la ejecución del programa. Por lo tanto, si el signo de intercalación se coloca en la línea que ya se ha ejecutado, el programa simplemente se reanudará para su posterior ejecución, porque no hay forma de retroceder a los puntos de interrupción anteriores. Esta acción es especialmente útil cuando ha profundizado en la secuencia de métodos y necesita salir de varios métodos a la vez. Si hay puntos de interrupción establecidos para las líneas que deben ejecutarse antes de llevarlo a la línea especificada, el depurador se detendrá en el primer punto de interrupción que encuentre. |
| Forzar ejecución al cursor | Continúa la ejecución hasta alcanzar la posición del símbolo de intercalación. Se ignoran todos los puntos de interrupción en el camino. |
en la barra de herramientas del depurador.
Última modificación: 23 de marzo de 2023
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FAQs
How do I check my memory limit in Jupyter? ›
The jupyter-resource-usage extension is part of the default installation, and tells you how much memory your user is using right now, and what the memory limit for your user is. It is shown in the top right corner of the notebook interface.
How do you select a cell in a Jupyter notebook? ›Shortcuts in both modes: Shift + Enter run the current cell, select below. Ctrl + Enter run selected cells. Alt + Enter run the current cell, insert below.
Is Jupyter easy to learn? ›If you are a beginner to programming and data science, a Jupyter Notebook is one of the best places to start. The platform has been specifically designed for data science tasks and supports over 40 programming languages, including Python.
How do you clear the output screen in python? ›In an interactive shell/terminal, we can simply use ctrl+l to clear the screen.
How do I reset my Jupyter Notebook cell? ›You can restart your Jupyter Kernel by simply clicking Kernel > Restart from the Jupyter menu. Note: This will reset your notebook and remove all variables or methods you've defined! Sometimes you'll notice that your notebook is still hanging after you've restart the kernel. If this occurs try refreshing your browser.
How do I view full data in Jupyter? ›You can visualize a pandas dataframe in Jupyter notebooks by using the display(<dataframe-name>) function. The display() function is supported only on PySpark kernels. The Qviz framework supports 1000 rows and 100 columns.
How do I see all memory usage? ›Press Ctrl + Shift + Esc to launch Task Manager. Or, right-click the Taskbar and select Task Manager. Select the Performance tab and click Memory in the left panel. The Memory window lets you see your current RAM usage, check RAM speed, and view other memory hardware specifications.
What is memory limit exceeded? ›The memory limit exceeded error typically occurs when no memory limit has been set.
How do you copy an entire cell output in Jupyter? ›- To copy a cell in the command mode, press Ctrl+C , C , or click. on the notebook toolbar.
- To paste the copied cell below, press Ctrl+V , V , or click .
- To paste it above the current cell, press Shift with Ctrl+V / Shift+V .
- You can also select the required action from the cell's context menu.
- Select all cells : ESC + SHIFT + DOWN (starting from the top)
- Then click ESC + D D (D twice)
How do I convert a Jupyter Notebook to PDF? ›
Create a notebook and the click "File -> Download As". Click the new menu entry called "PDF via HTML". Your notebook will be converted to a PDF on the fly and then downloaded.
Is Jupyter Notebook better than Excel? ›In contrast to Excel, however, Jupyter notebooks are far more interactive and create far nicer visualizations than comparatively static, boring spreadsheets. Of course, while everyone has at least a basic understanding of how to work with Excel, Jupyter skills are harder to come by in most industries.
What is Jupyter Notebook best for? ›Jupyter Notebook allows users to compile all aspects of a data project in one place making it easier to show the entire process of a project to your intended audience. Through the web-based application, users can create data visualizations and other components of a project to share with others via the platform.
Why is Jupyter Notebook better than Excel? ›Calculations in Excel are done on calculation dependency trees (very efficient) while in Jupyter Notebook, all calculations are linear / sequential. In general, Jupyter notebooks are useful for exploration and quick prototyping. They are not designed for production use.
How do I clear my output screen? ›There are several methods to clear the console or output screen and one of them is clrscr() function. It clears the screen as function invokes. It is declared in “conio. h” header file.
Which clear command is used to clear the output screen? ›In computing, CLS (for clear screen) is a command used by the command-line interpreters COMMAND.COM and cmd.exe on DOS, Digital Research FlexOS, IBM OS/2, Microsoft Windows and ReactOS operating systems to clear the screen or console window of commands and any output generated by them.
Which command is used to clear the output screen? ›In the above example, we have specified the Windows operating system and the command that is used to clear the console is cls.
How do I force restart a Jupyter Notebook? ›You can run the whole notebook in a single step by clicking on the menu Cell -> Run All. To restart the kernel (i.e. the computational engine), click on the menu Kernel -> Restart. This can be useful to start over a computation from scratch (e.g. variables are deleted, open files are closed, etc…).
How do you cancel a cell deletion in Jupyter? ›- Go to Edit option click on it and select "Undo Delete Cells"
- Use the short cut key cmd + shift + p and type undo cell deleted and click on enter to recover cell.
Jupyter doesn't load or doesn't work in the browser
Try in another browser (e.g. if you normally use Firefox, try with Chrome). This helps pin down where the problem is. Try disabling any browser extensions and/or any Jupyter extensions you have installed. Some internet security software can interfere with Jupyter.
Where is Jupyter notebook data stored? ›
Configuration files
Config files are stored by default in the ~/. jupyter directory. Set this environment variable to use a particular directory, other than the default, for Jupyter config files.
When you have Jupyter notebook opened, you can do this by selecting the Cell -> All Output -> Clear menu item.
How do I view full data in Python? ›- Go to options configuration in Pandas.
- Display all columns with: “display.max_columns.”
- Set max column width with: “max_columns.”
- Change the number of rows with: “max_rows” and “min_rows.”
- Set the sequence of items with: “max_seq_items.”
Locate the Computer icon in the Start menu. Right-click the Computer icon and select Properties from the menu. Under System and beneath the processor model, you can see the installed memory amount, measured in MB (megabytes) or GB (gigabytes).
What is a normal amount of memory usage? ›Generally, we recommend 8GB of RAM for casual computer usage and internet browsing, 16GB for spreadsheets and other office programs, and at least 32GB for gamers and multimedia creators. How you use your computer influences how much RAM you need, so use this as a guideline.
How do I free up memory on my computer? ›One of the easiest ways to clean up files you no longer need is by using Disk Cleanup. Open Disk Cleanup by clicking the Start button . In the search box, type Disk Cleanup, and then, in the list of results, select Disk Cleanup. If prompted, select the drive that you want to clean up, and then select OK.
What happens if you reach your RAM limit? ›Adding too much RAM will eventually jeopardize the computer's performance, even when you have enough of it. The additional RAM will start applying the law of diminishing returns at a certain point, meaning you won't get much value from it.
What to do if memory usage is high? ›- Close Unnecessary Running Programs/Applications.
- Disable Startup Programs.
- Defragment Hard Drive & Adjust Best Performance.
- Fix Disk File System Error.
- Increase Virtual Memory.
- Disable Superfetch service.
- Set Registry Hack.
- Increase Physical Memory.
Over a period of extended computer use, you will install numerous programs and save many files. These will be scattered throughout your computer's hard drive and they will increasingly take up more and more space.
How do I convert Jupyter output to excel? ›In Jupyter Notebook, just select the 'Excel Spreadsheet (. xlsx)' option under 'Download As' in the File menu. This should output ExcelTest. xlsx in the same folder as the ipynb file specified.
How will you copy the entire data? ›
Select all the data in the worksheet. Keyboard shortcut: Press CTRL+Spacebar, on the keyboard, and then press Shift+Spacebar. Copy all the data on the sheet by pressing CTRL+C.
How do I clear all my cells? ›If you want to clear all content and formatting from cells, you can use the Clear All shortcut. To do this, select the cells you want to clear, then press the Ctrl + Shift + A keys on your keyboard. This shortcut will instantly clear all content and formatting from the selected cells. That's all there is to it!
How do I delete thousands of cells? ›Simply select the rows or columns you want to delete, and then press the Ctrl+Shift+- keys on your keyboard. All of the selected rows and columns will be deleted. You can also use this shortcut to delete multiple cells.
How do I convert a Jupyter Notebook to Word? ›- Use the command "jupyter notebook filename. ipynb" to run the notebook in a browser.
- Use the notebook's File menu to Download as HTML.
- Open MS Word, and, from Word, open the HTML file.
- Download as . py using GUI. ...
- Convert Jupyter Notebook to Python in the command line. You can export your notebook to the . ...
- Use jupytext to pair the notebook with the Python script.
- JupyterLab. Install JupyterLab with pip : pip install jupyterlab. Note: If you install JupyterLab with conda or mamba, we recommend using the conda-forge channel. ...
- Jupyter Notebook. Install the classic Jupyter Notebook with: pip install notebook. ...
- Voilà Install Voilà with: pip install voila.
Jupyter can be slow
Jupyter can be slow to start up, and it can be slow to execute code. This is because Jupyter is an interactive tool, and it has to load the entire notebook in memory in order to provide the interactive features. If you're working with large data sets or large notebooks, this can be a major problem.
Python can handle much larger volumes of data, and therefore, more analysis. It also forms a basic requirement for most data science teams. It can easily replace mundane tasks with automation. Python also offers greater efficiency and scalability.
Do professional data scientists use Jupyter? ›Jupyter Notebook has been the staple of any data scientists and data analysts out there who work with Python. In fact, most online Python and data science courses are taught using Jupyter Notebook.
What is the difference between Jupyter Notebook and Python notebook? ›While a regular Python script has to reload the entire dataset on each execution, a Jupyter Notebook lets you run the cell responsible for loading the data once. You can then create new cells to work with the data without ever needing to reload it.
What are the three main types of Jupyter Notebook? ›
Cells in Jupyter notebook are of three types − Code, Markdown and Raw.
Do you need Jupyter for Python? ›The Jupyter Notebook is not included with Python, so if you want to try it out, you will need to install Jupyter. There are many distributions of the Python language.
Is Python easier than Excel? ›Excel is the perfect tool for someone who dabbles with data or just wants to keep track of schedule but doesn't necessarily want to go too deep into data analytics. Python, on the other hand, has a fairly steep learning curve if you have little or no programming experience.
Can Python replace Excel? ›Can Python Replace Excel? You can replace Excel with Python, by using the Pandas library which allows you to deal with DataFrames in a similar, but more powerful, way as what you would do with Excel tables.
How do I use Excel in Jupyter Notebook? ›Once both the PyXLL Excel add-in and the PyXLL-Jupyter package are installed start Excel and you will see a new “Jupyter” button in the PyXLL tab. Jupyter Notebooks in Microsoft Excel. Image by the author. Clicking this button opens the Jupyter notebook in a side panel in your Excel workbook.
How do you empty a line in Jupyter? ›Just add <br> where you would like to make the new line. Because jupyter notebook markdown cell is a superset of HTML. Note that newlines using <br> does not persist when exporting or saving the notebook to a pdf (using "Download as > PDF via LaTeX").
How do you omit code cell output when saving this notebook? ›You can omit code cell output from being saved or shared by using Edit > Notebook settings > Omit code cell output when saving this notebook. The virtual machine that you're using, including any custom files and libraries that you've set up, will not be shared.
How do you clear a variable in Jupyter? ›Using the 'del' command is the most known and easiest method to delete variables in Python. The del keyword deletes the objects. Since everything in Python is an object, therefore lists, tuples and dictionaries can also be deleted using 'del'. It has a really simple syntax.
How do I delete a cell below in Jupyter? ›In Jupyter Notebook, the keyboard shortcut Ctrl + D is used to delete the current cell.
How do you clear all cells in notebook? ›Restart kernel and run all cells: Shift + R. Toggle all cells output collapsed (collapse all cells' output): Ctrl + Shift + O. Clear all cells output: Ctrl + Shift + Alt + O.
How do you remove blank lines from output in Python? ›
We can remove blank lines from a . txt file by using the strip() function. strip(): strip() function checks whether there is a leading and tailing blank or spaces, removes those spaces, and returns the character.
How do I change a cell to a code in notebook? ›To use the Keyboard Shortcuts, hit the esc key. After that, you can change a cell to Markdown by hitting the m key, or you can change a cell to Code by hitting the y key.
How do I clear the output of one cell in Vscode? ›If you want to do so, use the Alt+Delete shortcut or right-click and select that option. The button for clearing all outputs still exists at the top. Hope this helps!
How to clear RAM in Python? ›Just like the del method, you can invoke the gc. collect() for clearing the memory of not just variables but for all Python objects. Thus, you can use a combination of del() and gc. collect() to clear the variable from Python memory.
How do I undo a deleting code in Jupyter? ›1 Answer. There are 2 ways to do this: Go to Edit option click on it and select "Undo Delete Cells" Use the short cut key cmd + shift + p and type undo cell deleted and click on enter to recover cell.
How do I Delete all rows below a cell? ›Select all the filtered rows: Press Ctrl + Home, then press the down-arrow key to go to the first data row, then press Ctrl + Shift + End. Right-click on any selected cell and choose "Delete row" from the context menu or just press Ctrl + - (minus sign).
How do I Delete all cells below? ›To delete all rows in a sheet, you can select the first row, press the shift key, and then select the last row. Then, press the delete key on your keyboard.
How can you Delete the contents of a cell or range of cells? ›If you click a cell and then press DELETE or BACKSPACE, you clear the cell contents without removing any cell formats or cell comments. If you clear a cell by using Clear All or Clear Contents, the cell no longer contains a value, and a formula that refers to that cell receives a value of 0 (zero).