jupyter notebook更换皮肤主题的实现

下面我将详细讲解“jupyter notebook更换皮肤主题的实现”完整攻略。

步骤一:安装jupyterthemes库

在终端(或者命令提示符)中使用pip安装jupyterthemes库:

pip install jupyterthemes

步骤二:查看可用主题

可以使用如下命令查看当前可用的主题:

jt -l

其中 jt 代表jupyterthemes库的缩写。

运行该命令后,将会显示出所有可用的主题列表,如下所示:

Available Themes:
   chesterish
   grade3
   gruvboxd
   gruvboxl
   monokai
   oceans16
   onedork
   solarizedd
   solarizedl

可以根据自己的喜好选择相应的主题。

步骤三:更换主题

使用如下命令更换主题:

jt -t 主题名称 -T

其中 主题名称 表示想要更换的主题名称。

比如,想要将主题更换为 onedork,可以运行如下命令:

jt -t onedork -T

示例一:更换主题为oneork

假设当前的主题为默认主题,想要更换主题为 onedork,可以按照如下步骤进行:

  1. 在终端执行以下命令
pip install jupyterthemes
  1. 查看可用主题
jt -l
  1. 将主题更换为 onedork
jt -t onedork -T
  1. 刷新jupyter notebook页面,即可看到更换后的主题效果。

示例二:更换主题为grade3

假设当前的主题为默认主题,想要更换主题为 grade3,可以按照如下步骤进行:

  1. 在终端执行以下命令
pip install jupyterthemes
  1. 查看可用主题
jt -l
  1. 将主题更换为 grade3
jt -t grade3 -T
  1. 刷新jupyter notebook页面,即可看到更换后的主题效果。

以上就是Jupyter Notebook更换主题的实现攻略,希望能对你有所帮助。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:jupyter notebook更换皮肤主题的实现 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • python处理数据,存进hive表的方法

    Python处理数据并存储到Hive表中的方法主要有以下几个步骤: 连接Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能。因此,在进行Python处理数据并存储到Hive表中之前,首先需要连接Hive。 可以使用pyhive库来连接Hive。以下是连接Hive的示例代码: from …

    python 2023年6月13日
    00
  • pandas分组排序 如何获取第二大的数据

    要获取Pandas DataFrame中分组后的第二大数据,可以使用以下步骤: 使用groupby()方法按照需要分组的列进行分组。 对每个组使用nlargest()方法获取前两大的数据。 使用reset_index()方法,重置数据框的索引,并将“组”列转换回常规列。 使用sort_values()方法对数据进行排序。 选择第二行,即获取第二大的数据。 下…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas计算元素的数量和频率的方法(出现的次数)

    当我们在处理数据时,经常需要统计某些元素出现的次数或者频率。Pandas 提供了几个简单的方法,方便我们进行统计。下面是详细的介绍。 使用 value_counts() 方法计算元素的数量和频率 value_counts() 方法可以用来计算 Series 中每个元素出现的次数和频率,并以一个新的 Series 对象返回结果。下面是一个示例: import …

    python 2023年5月14日
    00
  • Python的这些库,你知道多少?

    Python的这些库,你知道多少? Python拥有非常强大且丰富的标准库,此外还有众多第三方库也逐渐流行起来。在本文中,我们将介绍一些Python常用的库及其用法。 一、数据处理类库 NumPy NumPy 是 Python 中做科学计算的基础库。它提供了数组(ndarray)这个数据结构、数组运算、整形、随机数生成等科学计算中常用的基本功能。可以说,在很…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas的相关系数与协方差实例

    下面是关于pandas的相关系数与协方差的实例攻略。 相关系数 相关系数定义 相关系数是一个用于衡量两个变量之间关联程度的指标,取值范围在-1到1之间。相关系数的绝对值越大,说明两个变量的关联程度越强,方向用其正负号表示,正号表示正相关,负号则表示负相关。当相关系数为0时,说明两个变量之间没有线性关联。 相关系数计算 使用pandas的corr()方法可以计…

    python 2023年5月14日
    00
  • 从Pandas数据框架的某一列获取唯一值

    获取Pandas数据框架中某一列的唯一值可以使用Pandas库中的unique()方法。下面是详细的攻略流程: 1.首先,导入必要的Python库,包括Pandas和NumPy: import pandas as pd import numpy as np 2.加载数据。可以使用read_csv()方法将数据从路径加载到Pandas数据框架中: data =…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法

    下面是针对“python pandas消除空值和空格以及NaN数据替换方法”的完整攻略: 消除空值和空格 检测空值 在pandas中,使用isnull()方法检测是否存在缺失值。这个方法会返回一个布尔值的dataframe。其中缺失的值为True,非缺失的值为False。 import pandas as pd import numpy as np df =…

    python 2023年5月14日
    00
  • 对Pandas数据框架的行进行排序

    对Pandas数据框架的行进行排序,可以使用sort_values()方法。sort_values()方法可以根据一个或多个列进行升序或降序排列。 下面是对Pandas数据框架的行进行排序的完整攻略: 1. 导入必要的库 import pandas as pd 2. 创建示例数据框架 为了演示如何对Pandas数据框架的行进行排序,我们需要创建一个数据框架作…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部