为什么很多人在分析数据时使用 ipython notebook 而不是 python 文件?工业界也一样吗?

数据挖掘 Python 统计数据 数据 蟒蛇
2021-10-15 06:35:39

我看到很多人在对数据进行统计分析时在 ipython notebook 中编写代码,除了在每个步骤之后轻松可视化,而不是每次在 .py 文件上运行整个代码。如果有的话,还有什么其他优点?

同样在工业中,哪一种更常用?

2个回答

iPython 笔记本非常适合某些情况。我使用它们是因为:

  • 简单的就地编辑和立即执行,对于快速和实验性的东西非常友好
  • 就地可视化。此外,能够在同一页面上显示多个图形、比较它们、重新运行图形、移动单元格。比多个独立的 OpenCV 的 imshow 窗口方便得多。
  • 它们更便于逐步迭代分析
  • 由于它们是代码块的集合,前面带有描述,然后是结果,因此它们非常适合用作教程和指南。

您可以将笔记本与测试台进行比较,在那里您可以快速组装一些工作以向其他人演示,而 Python 模块更像是构建块,可用于演示或稍后用于生产。因此,两者的结合是非常强大的。

使用 iPython 提供了许多优势。根据我的说法,其中只有两个在这里:

  • 我们一步一步地运行代码,所以我们不必从第一行开始。我们只更改错误行或错误行很容易。
  • 我喜欢在笔记本上做笔记,而不仅仅是写代码。

Nature也在2014 年发表了一篇关于交互式笔记本书籍的文章,如 iPython,即交互式笔记本:共享代码它提到了 iPython 的故事、开发它的动机和原因。要了解 iPython 的主要思想,您可以阅读它。