Jupyter Notebook 是一种基于网络的交互式工具，它是机器学习和数据科学经常使用的工具。它可以被用于快速测试，作为报告工具，甚至作为复杂的学习材料在在线课程中使用。数据科学爱好者 Shadab Hussain 分享了 Jupyter Notebook 使用的一些小技巧。
所以在这个博客里，我要列出一些关于它的快捷方式，魔术命令和 nbextensions。
快捷方式
按 ctrl+shift+p 或单击菜单栏中的小键盘图标以获取命令调色板列表
在 command 和 edit 模式中都可以用的快捷方式：
Shift + Enter 运行当前选中的 cell
Ctrl+Enter 运行所选 cell
Alt+Enter 运行当前单元格，在下面插入
Ctrl+S 保存和检查
处于 edit 模式时的快捷方式：
按 Esc 键进入 command 模式
Tab 完成或缩进
Shift + Tab 选项卡工具提示
Ctrl+] 缩进
Ctrl+[ 取消缩进
Ctrl + A 全选
Ctrl+Z 撤消
Ctrl + Shift + Z 或 Ctrl + Y 重做
Ctrl+Home 转到单元格的开始
Ctrl + End 转到单元格的结尾
Ctrl+Left 向左移动一个单词的距离
Ctrl + Right 向右移一个单词的距离
进入 command 模式后，按 H（help）获取键盘快捷键列表：
我列出了一些最常用的快捷方式。按 Esc 键确保您处于 command 模式：
使用上下键上下滚动 cell
按 A/B 在活动 cell 的上方/下方插入新的 cell
M 会将活动 cell 转换为 Markdown cell
Y 将活动 cell 设置为代码 cell
X 将剪切所选 cell
C 将复制所选择的 cell
V 将粘贴正在复制/剪切的 cell
Shift+V 粘贴上面的 cell
S 将保存 Notebook
F 查找/替换
O 切换输出
D+D（按下 D 两次）将删除活动 cell。
Z 撤消 cell 的删除。
要同时选择多个 cell，请按住 Shift 键，然后向上或向下按。
Shift + Space 向上滚动 notebook
Space 向下滚动 notebook
选定多个 cell 时：
按 Shift + M 合并所选内容
要在光标处拆分活动 cell，请在 edit 模式下按 Ctrl + Shift + –
你也可以单击并按住 Shift 键并在 cell 左侧的空白处单击以进行选择
不同 notebook 之间 cell 的复制和粘贴：
Notebook 1:-按住 Shift 键选择多个 cell，然后按 Ctrl+c 进行复制
Notebook 2:-按 Esc 键进入 command 模式，Ctrl + v 粘贴
使用「 ! pip install 」 在当前内核中安装 package！
在 shell 命令中使用 python 变量的方法是在前面加一个「$」符号：
魔术命令
魔术命令是大大扩展 notebook 功能的快捷方式。
下面共享一个 notebook 中的示例代码：
使用「%pastebin」魔术函数选择一个 cell 区域
Jupyter 给你一个秘密的 URL 来共享
若要查看已定义变量的列表，请使用%whos 或%who-ls
%whos 显示变量类型以及一些额外的信息，如大小、内容等。
%who_ls 只显示变量名
使用 Jupyter Notebook 中的外部文件：
%pycat file.py ➡在传呼机中打开脚本
%load file.py ➡将脚本插入 cell
%run file.py ➡运行脚本
%run file.ipynb ➡运行 notebook
%notebook filename ➡将当前 IPython 历史记录导出到 notebook 文件
获取、设置或列出环境变量：
%env ➡列出所有的环境变量
%env var ➡获取变量的值
%env var val➡为变量设定一个值
在 shell 中运行命令：
%system ➡使用 shell（主要用于获取当前目录、日期等）
使用%autosave 将 notebook 自动保存到 checkpoint：
每 120 秒（2 分钟）自动保存一次
执行不同的语言：
%%HTML ➡执行 HTML 代码
%%perl ➡在子进程中执行 Perl
%%javascript or %%js ➡执行 javascript 代码块
%%python3 ➡在子进程中使用 python3 执行代码
%%ruby ➡执行 Ruby 代码
其他魔术命令：
%history ➡打印输入历史
%lsmagic ➡列出当前可用的 magic 函数
%magic ➡打印关于 magic 函数系统的信息
%matplotlib ➡设置 matplotlib 以交互工作
%pwd ➡返回当前工作目录
%quickref ➡显示快速参考表
%time ➡ python 语句或表达式的执行时间
Nbextensions
这个扩展的好处是它改变了默认值。
要安装 nbextensions，请在 anaconda 命令行中执行以下命令：
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
或者，你也可以使用 pip 安装 nbextensions：
pip show jupyter_contrib_nbextensions 运行 pip show
运行「pip show jupyter_contrib_nbextensions」来查找安装 notebook 扩展的位置
运行「jupyter contrib nbextensions install」安装新的扩展
安装完成后，重新启动 Jupyter notebook，你可以看到新的选项卡 Nbextensions 被添加到菜单上：
同样的 nbextension 也可以在「Edit」菜单中找到：
现在，让我们看看下面几个例子：
1.Hinterland——它使得代码单元中的每个按键都能自动完成菜单，而不是只能使用制表符做到这一点。
2.Split Cells Notebook——在 Jupyter notebook 中拆分 cell
进入 command 模式（Esc），使用 Shift + s 将当前 cell 切换为拆分 cell。
3.Table of Contents——允许收集所有正在运行的标题，并将其显示在浮动窗口中，作为侧边栏或带有导航的菜单。扩展也是可拖动、可调整大小、可折叠、可固定的，具有自动编号功能，具有独有的链接 ID 和可选的单元。
4.Autopep8——使用内核特定的代码重新格式化/美化代码单元的内容
5.Snippets——添加下拉菜单以将代码段所在的 cell 插入当前 notebook。
Jupyter Notebook 主题
我们可以从 Jupyter Notebook 的默认主题转换为黑暗模式。
为此，我们需要安装 jupyterthemes：
jt -l 将给出可用主题的列表
jt -t 将更改主题。让我们试着用 chesterish 主题把它改成黑暗模式。
jt-r 会将其恢复到默认主题
我们还可以用 Jupyter notebook 做很多其他我们还没有尝试的事情。这些事情留到下一个博客再写吧。
我的其他博客帖子：
Build your first Machine Learning Model using TensorFlow
Use cases of different Machine Learning Algorithms
Steps To Activate Free Access To Datacamp, Pulralsight, LinkedIn Learning, Etc Through Visual St
My MozFest Experience and First Talk
via：https://towardsdatascience.com/optimizing-jupyter-notebook-tips-tricks-and-nbextensions-26d75d502663
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