jupyter Notebook が開けない問題の解決策: 1. 「http://localhost:8888/tree」をブラウザにコピーして開きます; 2. 「jupyter Notebook --generate-config」を見つけます「」ファイルを使用してNotesを使用するとこれが開きます。
推奨: 「Python チュートリアル 」
質問:
過去数日間、いくつかの ipython 形式のファイルを読み込んでいましたが、jupyter ノートブックを開いた後、(図に示すように) コマンド ライン インターフェイスでスタックし、動きが停止してしまいました。 、ブラウザはそれを予期しませんでした。自動的にポップアップ表示されます。
解決策:
結果が画面に表示された場合コマンドラインは私のものと同じなので、図に示すアドレスをコピーしてブラウザのアドレスバーに貼り付けるだけで、jupyter ノートブックが開きます。
成功:
補足:jupyter Notebook を開くと、ブラウザが自動的にポップアップせず、Web ページが表示されません。問題解決
# 問題:
Windows で jupyter ノートブックを開くと、ブラック ボックスでスタックし、ブラウザ インターフェイスをロードできません。
解決策 1:
http://localhost:8888/tree をブラウザにコピーして開きます
この方法では、再入力またはコピーが必要です毎回リンクを作成するのは少し面倒です。方法 2 に移動してください
解決策 2:
1. Win r を入力して cmd を入力し、Enter キーを押して開きますコマンド ウィンドウ
2。コマンド ウィンドウの設定に jupyter Notebook --generate- と入力し、Enter キーを押します。一部のコンピューターでは、y/N を入力するよう求められ、y を入力して Enter を押します
Find jupyter Notebook --generate-config へのパス
3. jupyter Notebook --generate-config ファイルを見つけて、メモ帳またはメモ帳
で開きます。
import webbrowser# を追加します##webbrowser.register('chrome', None, webbrowser.GenericBrowser(u'C: \Program Files(x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe'))Google Chrome の使用をお勧めします。パスを正しく入力するには、二重スラッシュに注意してください
c.NotebookApp.browser = 'chrome'
6保存して終了します。
7. jupyter ノートブックを再度開くと、開くことができることがわかります。
以上がjupyter ノートブックが開けない場合はどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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