好用到飞起的12个jupyter lab插件

Python大数据分析

共 3499字,需浏览 7分钟

 ·

2020-07-24 20:27

e9a02e22f6dfc50afbb124815455afb7.webp

点击上方"蓝字"关注我们



0578ed294ac5633f4e3be85ce4aee18f.webp



Python大数据分析

记录   分享   成长



1 简介

jupyter lab作为jupyter notebook的升级改造版,除了更加人性化的交互界面以及更多的用户自主定制功能之外,最吸引人的就是其丰富多样的拓展插件,使得每个使用jupyter lab的人都可以按照自己所需挑选安装插件,组合出自己心中的完美工作台。

33cc5223a2fc8dfe449bd40171efad23.webp图1

本文就将给大家介绍在我的日常工作中经常使用到的12个jupyter lab实用插件。

2 jupyter lab实用插件推荐

2.1 debugger

jupyter notebookjupyter lab中debug有多么蛋疼,尝试过的朋友们应该都有所体会。但随着jupyter lab官方插件debugger的横空出世,在jupyter lab中进行debug变得不再痛苦,充满了乐趣:

7bdc6dbd0f506802d450d10531b4bf93.webp

图2

但要注意当前的debugger插件基于xeus内核,这是与我们平常使用的ipykernel内核不太一样,所以要想在jupyter lab中使用debugger插件,需要先安装xeus内核再进行debugger的安装,安装过程命令如下:

conda install xeus-python=0.8.0 -c conda-forge
jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

官方文档:https://github.com/jupyterlab/debugger

2.2 geojson-extension

对于经常处理矢量数据的朋友而言,geojson格式的文件想必也是比较熟悉,而jupyter lab中的geojson-extension插件可以帮助我们在jupyter lab界面中以地图可视化的方式打开查看geojson文件:

dc5b405b189506832d8e4ad3bcd01149.webp图3

但要注意的是,因为是基于leaflet的界面,所以不要用这种方式来查看要素太多的geojson文件(不过应该没有人会用geojson格式存大量矢量信息吧?)

安装命令:

jupyter labextension install @jupyterlab/geojson-extension

官方文档:https://github.com/jupyterlab/jupyter-renderers

2.3 jupyterlab-toc

jupyterlab-toc帮助我们在notebook界面利用markdown来创建目录,辅助我们更好地整合梳理数据分析工作流:

dd53898385f988472aa4a6151999fa84.webp图4

安装命令:

jupyter labextension install @jupyterlab/toc

官方文档:https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-toc

2.4 jupyter-matplotlib

jupyter-matplotlib帮助我们在notebook界面配合matplotlib实现交互式的作图,只需要在绘图之前执行魔法命令%matplotlib widget,之后绘制的所有matplotlib图表即可自动转换为交互式的:

6c39766d0ba09f1f4227458298ee6077.webp图5

安装命令:

pip install ipympl
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-matplotlib

官方文档:https://github.com/matplotlib/ipympl

2.5 jupyterlab-drawio

jupyterlab-drawio是一个让我们可以在jupyter lab界面内基于drawio绘制流程图、思维导图等示意图的插件:

a89814ea42f7107eb492484ce351c1d6.webp图6

安装命令:

jupyter labextension install jupyterlab-drawio

官方文档:https://github.com/QuantStack/jupyterlab-drawio

2.6 jupyterlab-execute-time

jupyterlab-execute-time插件帮助我们在jupyter lab中记录每个单元cell的执行开始以及运行耗时:

11871bcc9a39b1350bd4a2818ce6ea8a.webp图7

安装命令:

jupyter labextension install jupyterlab-execute-time

官方文档:https://github.com/deshaw/jupyterlab-execute-time

2.7 jupyterlab-plotly

jupyterlab-plotly是一款帮助plotly图像在jupyter lab中正常渲染的插件:

b49108a427dea5d126ce1dd5a68bb61b.webp图8

安装命令:

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager plotlywidget@4.9.0

官方文档:https://github.com/plotly/plotly.py

2.8 jupyterlab-spreadsheet

jupyterlab-spreadsheet帮助我们在jupyter lab中查看表格类文件,特别是其支持查看多工作表的excel表格文件:

431d471d23f0dba7cf518cb4f0446a82.webp图9

安装命令:

jupyter labextension install jupyterlab-spreadsheet

官方文档:https://github.com/quigleyj97/jupyterlab-spreadsheet

2.9 jupyterlab-system-monitor

jupyterlab-system-monitor通过在jupyter lab界面中添加资源监视器部件,能帮助我们在工作过程中方便的看到CPU、内存的实时占用情况:

e262c5f8654686633abcfd8e04c27216.webp

图10

安装命令:

pip install nbresuse
jupyter labextension install jupyterlab-topbar-extension jupyterlab-system-monitor

官方文档:https://github.com/jtpio/jupyterlab-system-monitor

2.10 keplergl-jupyter

keplergl-jupyter是我使用非常频繁的jupyter lab插件,因为没有它就无法在jupyter lab中正常使用keplergl

02db1fdf554d695f8fe871b85df25838.webp图11

安装命令:

jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager keplergl-jupyter

官方文档:https://github.com/keplergl/kepler.gl/tree/master/bindings/kepler.gl-jupyter

2.11 jupyterlab-kite

这个插件我们之前的文章仔细介绍过,帮助我们建立代码补全神器kitejupyter lab之间的通道,帮助我们在jupyter lab使用kite代码补全服务:

acc8c0bd9928d7d56b7f75060ffb0b66.webp图12

安装命令(需要jupyter lab版本大于等于2.2.0):

pip install jupyter-kite
jupyter labextension install @kiteco/jupyterlab-kite

官方文档:https://github.com/kiteco/jupyterlab-kite

2.12 jupyterlab-variableInspector

jupyterlab-variableInspector帮助我们在jupyter lab中查看当前环境中存在的变量相关信息,以美观的界面形式对多种类型的对象予以呈现:

192c6790a113f81cc799e3633a16e7e2.webp图13

安装命令:

jupyter labextension install @lckr/jupyterlab_variableinspector

官方文档:https://github.com/lckr/jupyterlab-variableInspector


以上就是本文的全部内容,如有疑问欢迎在评论区与我进行讨论~



b770527ecc3e92266353c9cab6183504.webp

加入我们的知识星球【Python大数据分析】

爱上数据分析!



c17b3c03ff160e8f546317dc1f894f66.webp





往期精选

1

jupyter lab最强代码提示插件来了

2

Github 30000 Star的免费BI工具:Superset

3

Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图




Python大数据分析

data creates value

扫码关注我们

                           


浏览 9
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报