0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

Jupyter Notebook 使用小技巧

小 Tips:

  1. 在​​C:\Windows\Fonts​​​目录下找到​​Mircosoft YaHei UI​​​字体,然后复制到​​[你的Python安装路径]/Lib/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf​​​目录下即可解决​​Matplotlib​​中文乱码的问题。
  2. ​​Jupyter Notebook的27个秘诀,技巧和快捷键​​

下面是在 Jupyter Notebook 的 Markdown 模式:

1 字体、颜色、字号

Markdown 全篇是统一使用黑色微软雅黑字体,字号默认为 \(3\),而 HTML 却可以像 Word 那样灵活,引入大量字体包、颜色和字号,例如在 Markdown:

Hello world
- <font face="黑体"> 黑体: Hello world </font>
- <font face="STCAIYUN"> STCAIYUN: hello world </font>
- <font face="Terminal"> Terminal: Hello world </font>
- <font face="Consolas"> Consolas: Hello world </font>
- <font face="Consolas" size=3 color=#DC143C> Consolas,2,#DC143C: Hello world </font>
- <font face="Consolas" size=4 color=(220, 20, 60)> Consolas,2,(220, 20, 60): Hello world </font>
- <font face="Consolas" size=5 color=Crimson> Consolas,2,Crimson: Hello world </font>
- <font face="Consolas" size=7 color=#0099ff> Consolas,2,Crimson: Hello world </font>

展示如下:

Hello world

  • 黑体: Hello world
  • STCAIYUN: hello world
  • Terminal: Hello world
  • Consolas: Hello world
  • Consolas,2,#DC143C: Hello world
  • <font face="Consolas" size=4 color=(220, 20, 60)> Consolas,2,(220, 20, 60): Hello world
  • Consolas,2,Crimson: Hello world
  • Consolas,2,Crimson: Hello world

​font​​​主要包含三个参数:字体(​​face​​​),字号(​​size​​​)和颜色(​​color​​),顺序可调,也可缺省。

  • ​size​​​的可选范围为​​1-7​​,小于 \(1\) 的数值等价于 \(1\),超过\(7\)的数值等价于\(7\));
  • ​color​​​的赋值既可以使用颜色名,例如​​Blue​​​,​​Black​​​,​​Crimson​​​等,也可以使用十六进制的颜色值​​#0000FF​​​,​​#000000​​​,​​#DC143C​​​ 等,如果想了解更多,可以阅读博客:​​CSDN-markdown编辑器语法——字体、字号与颜色​​。

2 数学字符及公式

再来看数学字符及公式,MarkDown 中使用标识符 ​​$$​​​ 和 ​​$$$$​​ 即可表示引入 LaTeX 语法,前者使用时不换行,即在所使用位置使用 LaTeX 的格式,后者会换行后居中,例如:

$$
f(x;\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{ -\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^2 } \tag{1}
$$

where $\mu$ is the mean value, $\sigma^2$ is standard deviation.

展示如下:

\[f(x;\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{ -\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^2 } \tag{1} \]

where \(\mu\) is the mean value, \(\sigma^2\)

一些基本的LaTeX公式命令可参考:​​Markdown公式(二)​​

下面说下矩阵和表达式:

$$ 
\left[ \begin{matrix}
b_{1}&c_{1}& & & &0 \\
a_{2}&b_{2}&c_{2}& & & \\
&a_{3}&b_{3}&\ddots& & \\
& &\ddots&\ddots&c_{n-1} & \\
0& & & &a_{n}&b_{n}
\end{matrix}\right]
\left[ \begin{matrix}
x_{1} \\
x_{2} \\
x_{3} \\
\vdots\\
x_{n}
\end{matrix}\right] =
\left[ \begin{matrix}
d_{1} \\
d_{2} \\
d_{3} \\
\vdots\\
d_{n}
\end{matrix}\right]
\tag{2}
$$

$$ c'_i =
\begin{cases}
\begin{array}{lcl}
\cfrac{c_i}{b_i} & & ; i = 1 \\
\cfrac{c_i}{b_i - a_i c'_{i - 1}} & & ; i = 2, 3, \dots, n-1 \\
\end{array}
\end{cases}
\tag{3}$$
$$

展示如下

\[\left[ \begin{matrix} b_{1}&c_{1}& & & &0 \\ a_{2}&b_{2}&c_{2}& & & \\ &a_{3}&b_{3}&\ddots& & \\ & &\ddots&\ddots&c_{n-1} & \\ 0& & & &a_{n}&b_{n} \end{matrix}\right] \left[ \begin{matrix} x_{1} \\ x_{2} \\ x_{3} \\ \vdots\\ x_{n} \end{matrix}\right] = \left[ \begin{matrix} d_{1} \\ d_{2} \\ d_{3} \\ \vdots\\ d_{n} \end{matrix}\right] \tag{2} \]

\[ c'_i = \begin{cases} \begin{array}{lcl} \cfrac{c_i}{b_i} & & ; i = 1 \\ \cfrac{c_i}{b_i - a_i c'_{i - 1}} & & ; i = 2, 3, \dots, n-1 \\ \end{array} \end{cases} \tag{3} \]

3 图片排版

MarkDown 图片大小问题

引用自​

MarkDown里显示图片的方式可以引入 HTML 方法:

直接以MarkDown插入图片的方法,图片就会靠在左侧,大小也不由自己决定:

![雷姆](https://s4.51cto.com/images/blog/202205/28012327_6291090f01ec950411.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

Jupyter Notebook 使用小技巧_html

固定图片显示大小:

<img src="https://s4.51cto.com/images/blog/202205/28012327_6291090f01ec950411.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=" width=256 height=256 />

Jupyter Notebook 使用小技巧_标识符_02

  • 其中​​src​​​ 后面接的就是图像对象,​​width​​​ 和​​height​​ 设置的是显示图像的尺寸。

更多的操作见:​​图片的操作​​

=====================================================================================================================================

  • 基于 Ipython:​​Jupyter Notebooks 使用新技能​​
  • ​​将 GitHub 放到 notebooks​​

=====================================================================================================================================

探寻有趣之事!



举报

相关推荐

0 条评论