Как вставить картинку в юпитер ноутбук
Но я хотел бы включить изображения в ячейку уценки, а следующий код дает ошибку 404:
Я также пробовал
Но я все равно получаю ту же ошибку:
Вы не должны использовать кавычки вокруг имени файлов изображений в уценке!
Вы должны изменить строку
Для меня это не работает при загрузке ноутбука в виде HTML. Это показывает битую ссылку на изображение. Использование IPython.display.Image работает как положено. @cheflo Приведенный выше синтаксис не вставляет изображение в HTML-файл. Если вы посмотрите исходный код html-файла, вы найдете запись типа <img src = "img / picture.jpg" alt = "title">. Чтобы увидеть картинку вы должны скопировать ее в папку img релятивно в html файл. Я подозревал, что это так, спасибо за разъяснения. Я подумал, что это различие между этими двумя подходами было неожиданным, и, по крайней мере, для меня определил, какой из них выбрать, поэтому я хотел привлечь к нему внимание. выполняя это с помощью markdown, убедитесь, что файл изображения находится в том же каталоге, в котором находится ваш блокнот. По какой-то странной (в моем случае) причине, jupyter-notebook не был убежден, что он должен выполнять полный путь . ![title](picture.jpg) Когда я делаю либо <img src="pyplot_annotation.jpg" alt="Annotation Examples" style="width:600px"> либо ![Annotation Examples](pyplot_annotation.jpg) все, что я получаю, это Annotation Examples и никакого изображения. Файл pyplot_annotation.jpg находится в том же каталоге, что и файл ipynb. @ArunKumarKhattri - была та же проблема, работал только путь к ноутбуку - в моем случае:! [Title] (../ img / picture.jpg) Это не работает как есть. Необходимы дополнительные исследования относительных путей, чтобы это было надежным ответом. Проблема заключается в локальном пути на компьютере Jupyter, где разместить файлы, чтобы они могли быть доступны продемонстрированным способом? @SergeyShcherbakov Если вы запустите команду jupyter notebook в пути, где находится ваш блокнот, вы должны поместить изображение в подкаталог этого пути с именем img . Спасибо @SebastianStigler, это сработало. Было бы неплохо добавить эту деталь к вашему ответу. То, что сказал Арун Кумар Хаттри, важно! Jupyter Notebook не учитывает полные пути. Поэтому он должен находиться либо в том же каталоге, что и ядро, либо в подкаталоге. Тем не менее, я бы определенно посоветовал вам использовать HTML-синтаксис, потому что тогда вы можете указать больше атрибутов, таких как размеры изображения.Есть несколько способов опубликовать изображение в ноутбуках Jupyter:
через HTML:
Вы сохраняете возможность использовать теги HTML для изменения размера и т.д.
Вы также можете отображать изображения, хранящиеся локально, через относительный или абсолютный путь.
, если изображение более широкое, чем настройки дисплея: спасибо
используйте unconfined=True , чтобы отключить ограничение ширины изображения
или с помощью уценки:
для веб-изображения:
как показано @cristianmtr Обращая внимание на то, чтобы не использовать эти цитаты "" или те '' вокруг URL-адреса.
Но я хотел бы включить изображения в ячейку уценки, и следующий код выдает ошибку 404:
Я тоже пробовал
Но я все еще получаю ту же ошибку:
Вы не должны использовать кавычки вокруг имени файлов изображений в уценке!
Вы должны изменить линию
ОБНОВИТЬ
Предполагается, что у вас есть следующая файловая структура и вы запускаете jupyter notebook команду в каталоге, где example.ipynb хранится файл (<- содержит уценку для изображения):
Для меня это не работает при загрузке ноутбука в формате HTML. Это показывает битую ссылку на изображение. Использование IPython.display.Image работает как положено. @cheflo Приведенный выше синтаксис не встраивает изображение в HTML-файл. Если вы посмотрите исходный код html-файла, вы найдете запись типа <img src = "img / picture.jpg" alt = "title">. Чтобы увидеть картинку, вы должны скопировать ее в папку, img относящуюся к html-файлу. Я подозревал, что это так, спасибо за разъяснения. Я думал, что это различие между этими двумя подходами было неожиданным и, по крайней мере, для меня, определил, какой из них выбрать, поэтому я хотел привлечь к нему внимание. выполняя это с помощью markdown, убедитесь, что файл изображения находится в том же каталоге, в котором находится ваш блокнот. По какой-то странной (в моем случае) причине, jupyter-notebook не был убежден, что он будет действовать по полному пути . ![title](picture.jpg) @ArunKumarKhattri - была та же проблема, работал только путь к ноутбуку - в моем случае:! [Есть несколько способов разместить изображение в блокнотах Jupyter:
через HTML:
Вы сохраняете возможность использовать HTML-теги для изменения размера и т. Д .
Вы также можете отображать изображения, хранящиеся локально, либо по относительному, либо по абсолютному пути.
если изображение оно шире настроек дисплея: спасибо
используйте, unconfined=True чтобы отключить ограничение максимальной ширины изображения
или через уценку:
- убедитесь, что ячейка является ячейкой уценки, а не ячейкой кода, спасибо @ 游 凯 超 в комментариях)
- Обратите внимание, что в некоторых системах уценка не допускает пробелов в именах файлов. Благодаря @CoffeeTableEspresso и @zebralamy в комментариях)
(На макросах, пока вы находитесь в ячейке уценки, вы должны делать это так: ![title](../image 1.jpg) и не беспокоиться о пустом месте).
для веб-изображения:
как показано @cristianmtr Обратите внимание, чтобы не использовать ни эти кавычки, "" ни те, которые находятся '' вокруг URL.
или местный:
Это правда, что возможность изменить размер изображения интересна. Но для будущего рендеринга уценка лучше для меня. Вы можете поставить локальный с абсолютным путем, через уценку? Я пытался, но это не сработало. Редактировать: Firefox (и Chrome) не разрешают доступ к локальным файлам для безопасности @SwimBikeRun вы должны выбрать правильный тип ячейки. Ваш текущий тип ячейки должен быть кодом версия уценки не допускает пробелов в именах файлов для тех, кто сталкивается с этой проблемойВ качестве альтернативы вы можете использовать обычный HTML <img src> , который позволяет изменять высоту и ширину и все еще читается интерпретатором уценки:
Большой! Я предпочитаю этот ответ, так как у нас есть контроль над размером вывода! Это важно, например, при использовании инструмента pelican для публикации блокнота jupyter в виде статических html-страниц. HTML не нуждается в запятых - просто поместите пробел между вашими атрибутами - и рекомендуется помещать кавычки вокруг всех значений атрибутов, например width="60" . Да, это круто :) но . изображение теряется в PDF версиях. Жаль.Я знаю, что это не совсем актуально, но так как этот ответ занимает первое место много раз при поиске « как отображать изображения в Jupyter », пожалуйста, рассмотрите этот ответ также.
Вы можете использовать matplotlib, чтобы показать изображение следующим образом.
Я удивлен, что никто здесь не упомянул вариант магии html клеток. из документов (IPython, но то же самое для Jupyter)
В дополнение к другим ответам, используя HTML (либо в Markdown, либо используя %%HTML magic:
Если вам нужно указать высоту изображения, это не будет работать:
Это связано с тем, что CSS-стили в Jupyter height: auto по умолчанию используют img теги, которые переопределяют атрибут высоты HTML. Вам нужно переписать height атрибут CSS вместо этого:
Вставьте изображение прямо в блокнот Jupyter.
Примечание: у вас должна быть локальная копия изображения на вашем компьютере
Вы можете вставить изображение в сам блокнот Jupyter. Таким образом, вам не нужно хранить изображение отдельно в папке.
шаги:
Преобразовать ячейку в markdown :
- нажав M на выбранной ячейке
ИЛИ - В строке меню выберите Ячейка> Тип ячейки> Уценка.
( Примечание. Важно преобразовать ячейку в Markdown, иначе параметр «Вставить изображение» в шаге 2 не будет активен).
Теперь перейдите в строку меню и выберите «Правка» -> «Вставить изображение».
Выберите изображение с вашего диска и загрузите.
Нажмите Ctrl + Enter или Shift + Enter .
Это сделает изображение частью ноутбука, и вам не нужно загружать его в каталог или на Github. Я чувствую, что это выглядит более чистым и не склонным к нарушению URL-адреса.
Еще одна полезная функциональность, добавленная разработчиками Jupyter . Один недостаток, который следует отметить, для случаев, когда это имеет значение: оно будет включать изображение в IPyNB Jason код, что сделает его намного больше и не будет удобным для редактирования кода (например, при проверке diff s).Вот как вы можете сделать это с помощью Markdown:
По некоторым причинам отображение изображений через уценку не работает для меня . Вы уверены, что синтаксис правильный cristianmtr? будьте осторожны с путями, то, что работает локально, не работает онлайн, .e. imgs \ pic.jpg работает локально, в то время как онлайн: 1: case Sensitve (Pic.jpg) 2: обратный слеш и косая черта не совпадают . / - В имени файла для уценки не должно быть пробелов, если кто-то еще сталкивался с этой проблемой- Установите режим ячейки на Markdown
- Перетащите изображение в клетку. Будет создана следующая команда:
- Выполните / Запустите ячейку, и изображение появится.
Изображение на самом деле встроено в блокнот ipynb, и вам не нужно возиться с отдельными файлами. К сожалению, это еще не работает с Jupyter-Lab (v 1.1.4).
Редактировать: Работает в JupyterLab версии 1.2.6
Вставка изображения из буфера обмена также работает для меня (после установки режима ячейки в Markdown )Если вы хотите использовать API Jupyter Notebook (а не IPython), я найду подпроект ipywidgets Jupyter. У вас есть Image виджет. Docstring указывает, что у вас есть value параметр, который является байтами. Так что вы можете сделать:
Я согласен, проще использовать стиль Markdown. Но он показывает вам API для отображения изображений. Вы также можете изменить размер изображения с помощью width и height параметрами.
Похоже, вариант value был переименован data в. Для локально сохраненного изображения код Image(data=open(filename_png, 'rb').read()) работал для меня.Вот решение для Jupyter и Python3 :
Я бросил свои изображения в папку с именем ImageTest . Мой каталог:
Чтобы показать изображение, я использовал это выражение:
Также следите за / и \
Это работает только для меня. Спасибо! «ShowMyImage» работает как шарм!Это работает для меня в ячейке уценки. Почему-то мне не нужно специально упоминать, если это изображение или простой файл.
Просто хотел подчеркнуть, что это работает для меня без включения названия в квадратную скобку. Ничего особенногоЯ обнаружил, что путь к вашему изображению должен быть относительно того места, откуда изначально была загружена записная книжка. если вы перейдете в другой каталог, такой как Pictures, ваш путь Markdown будет по-прежнему относительно исходного каталога загрузки.
Согласен, у меня были те же проблемы, и вот что сработало, а что нет:
Чтобы просмотреть изображение в браузере, перейдите по ссылке data:image/png;base64,**image data here** для изображения PNG в кодировке base64 или data:image/jpg;base64,**image data here** для изображения JPG в кодировке base64. Пример ссылки можно найти в конце этого ответа.
Пример ссылки: data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAAKCAYAAACNMs+9AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAD9JREFUGJW1jzEOADAIAqHx/1+mE4ltNXEpI3eJQknCIGsiHSLJB+aO/06PxOo/x2wBgKR2jCeEy0rOO6MDdzYQJRcVkl1NggAAAABJRU5ErkJggg==
Пример уценки: ![smile](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAoAAAAKCAYAAACNMs+9AAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAD9JREFUGJW1jzEOADAIAqHx/1+mE4ltNXEpI3eJQknCIGsiHSLJB+aO/06PxOo/x2wBgKR2jCeEy0rOO6MDdzYQJRcVkl1NggAAAABJRU5ErkJggg==)
Многие используют в своей работе Jupyter Notebooks. Но с ростом сложности проекта появляются проблемы. В блокноте появляются ячейки с красными пометками для самого себя «перед запуском укажи число. » или «задай количество итераций исходя из. ». Какой-то откат к командной строке получается.
Да и вывод данных на экран не всегда воспринимается без пояснений сторонним человеком, который привык к красивым таблицам, картинкам и прочим современным элементам интерфейса.
Например, у нас есть данные по площадям городов и численности населения. Выведем их на экран в «традиционном виде»:
Видим в блокноте:
Современному, избалованному человеку такой формат отображения не всегда нравится. Нужно привести данные к более привычному табличному виду.
Можно использовать широко распространенную библиотеку pandas
Если по каким-то причинам использование pandas не устраивает, можно воспользоваться другой библиотекой или написать свою функцию.
Можно вывести данные в «псевдографическом» виде.
Можно добавить заголовки
И индексы
tabulate позволяет получить визуально такой же результат как и pandas.
Можно написать свою функцию, которая потом обрастёт дополнительными возможностями.
Вывод изображений
Мы привыкли к пиктограммам и иконкам. Даже в прогнозе погоды мы видим картинки с солнышками и тучками. Чтобы добавить изображения в наши программы можно использовать библиотеку IPython. Ее функция Image позволяет работать с изображениями (PNG/JPEG/GIF), размещенными как локально, так и на интернет-ресурсах. Задавать их размеры.
Украшаем текст
Конечно, можно генерировать HTML напрямую, используя все его возможности:
Отображаем прогресс выполнения задачи
Никому не нравится следить за ходом выполнения длительной задачи не понимая какая часть работы уже выполнена.
Видеть сколько осталось — гораздо приятнее (да-да, знаю, что скорость движения «червяка» может меняться).
Для установки используйте команды
Интерактивное взаимодействие с пользователем
Та же библиотека ipywidgets позволяет не только отображать, но и вносить информацию.
Самый, наверное, простой пример взаимодействия с пользователем — это реакция на нажатие кнопки. Библиотека ipywidgets позволяет создать кнопку с заданными параметрами (текстом, стилем и размерами) и назначить функцию-обработчик ее нажатия.
Размер кнопки задается при помощи свойства layout
Для удобного ввода пользователем чисел и дат есть компоненты FloatSlider и DatePicker.
Чтобы получить введенное значение — используется свойство <компонент>.value
Чтобы отловить момент изменения значений, нужно использовать событие observe
Проверим доступ к текущему значению:
Для выбора одного значения из нескольких вариантов есть список RadioButtons, выпадающий список Dropdown и группа кнопок ToggleButtons. value и observe для этих компонентов используются точно так же.
Значения можно задавать как в виде перечня строчных величин, так и в виде списка кортежей.
Попробуем самый простой вариант, со значениями в виде списка строк.
Выведем на экран значение:
В этом режиме значением rButtons1.value является строка.
Пробуем второй вариант задания списка значений:
В этом режиме значением rButtons2.value является число, соответствующее выбранному значению.
Аналогично работает выпадающий список (Dropdown)
Для ввода булевых значений можно использовать Checkbox и ToggleButton. У них есть уже знакомые нам value и observe.
Для ввода многострочного текста служет компонент Textarea
ИИ (интерфейсные изыски)
Когда элементов интерфейса становится слишком много, хочется пойти по пути десктопных приложений и объединить отдельные элементы в обособленные группы.
Для этого нам пригодятся Accordion и Tab.
Библиотека ipywidgets не ограничивается элементами, которые я перечислил. В ней еще масса полезных вещей, которые могут сделать программы в Jupyter Notebooks более привлекательными.
Но я хотел бы включить изображения в ячейку уценки, а следующий код дает ошибку 404:
Я также пробовал
Но я все равно получаю ту же ошибку:
Вы не должны использовать кавычки вокруг имени файлов изображений в уценке!
Вы должны изменить линию
ОБНОВИТЬ
Предполагается, что у вас следующая файловая структура и что вы запускаете команду jupyter notebook в каталоге, где хранится файл example.ipynb (<- содержит уценку для изображения):
Есть несколько способов разместить изображение в блокнотах Jupyter:
через HTML:
Вы сохраняете возможность использовать HTML-теги для изменения размера и т.д.
Вы также можете отображать изображения, хранящиеся локально, либо по относительному, либо по абсолютному пути.
если изображение оно шире настроек дисплея: спасибо
используйте unconfined=True чтобы отключить unconfined=True максимальной ширины изображения
или через уценку:
(убедитесь, что ячейка является ячейкой уценки, а не ячейкой кода, спасибо @游 凯 超 в комментариях)
для веб-изображения:
как показано @cristianmtr Обратите внимание, чтобы не использовать ни эти кавычки "" ни те, '' вокруг URL.
или локальный:
В качестве альтернативы вы можете использовать простой HTML <img src> , который позволяет изменять высоту и ширину и по-прежнему считываться интерпретатором уценки:
Я удивлен, что никто здесь не упомянул опцию html cell magic.
из docs (IPython, но тот же для Jupyter)
В дополнение к другим ответам, используя HTML (либо в Markdown, либо используя %%HTML magic:
Если вам нужно указать высоту изображения, это не будет работать:
Это связано с тем, что CSS-стиль в Jupyter использует height: auto по умолчанию для тегов img , который переопределяет атрибут высоты HTML. Вам нужно переписать атрибут CSS height вместо этого:
Вы можете использовать matplotlib, чтобы показать изображение следующим образом.
Здесь вы можете сделать это с помощью Markdown:
Если вы хотите использовать Jupyter Notebook API (а не IPython), я нахожу ipywidgets подпроект Jupyter, У вас есть виджет Image . Docstring указывает, что у вас есть параметр value , который является байтом. Итак, вы можете сделать:
Согласен, проще использовать стиль Markdown. Но он показывает вам API-интерфейс Note Display. Вы также можете изменить размер изображения с помощью параметров width и height .
Вот решение для Jupyter и Python3:
Я поместил свои изображения в папку с именем ImageTest .
Мой каталог:
Чтобы показать изображение, я использовал это выражение:
Также следите за / и \
Это работает для меня в ячейке уценки. Как-то мне не нужно упоминать конкретно, если это изображение или простой файл.
Вставьте изображение прямо в блокнот Jupyter.
Примечание. На вашем компьютере должна быть локальная копия изображения
.Вы можете вставить изображение в блокнот Jupyter. Таким образом, вам не нужно хранить изображение отдельно в папке.
Шаги:
Преобразовать ячейку в markdown с помощью:
-
нажав M на выбранной ячейке
Выберите изображение с вашего диска и загрузите.
Нажмите Ctrl + Enter или Shift + Enter .
Это сделает изображение частью ноутбука, и вам не нужно загружать его в каталог или на Github. Я чувствую, что это выглядит более чистым и не склонным к неправильной ссылке.
Я обнаружил, что путь к вашему изображению должен быть относительно того места, откуда изначально была загружена записная книжка. если вы перейдете в другой каталог, такой как Pictures, ваш путь Markdown будет по-прежнему относительно исходного каталога загрузки.
Jupyter Notebook — это мощный инструмент для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде. Он объединяет код и вывод все в виде одного документа, содержащего текст, математические уравнения и визуализации.
Такой пошаговый подход обеспечивает быстрый, последовательный процесс разработки, поскольку вывод для каждого блока показывается сразу же. Именно поэтому инструмент стал настолько популярным в среде Data Science за последнее время. Большая часть Kaggle Kernels (работы участников конкурсов на платформе Kaggle) сегодня созданы с помощью Jupyter Notebook.
Этот материал предназначен для новичков, которые только знакомятся с Jupyter Notebook, и охватывает все этапы работы с ним: установку, азы использования и процесс создания интерактивного проекта Data Science.
Настройка Jupyter Notebook
Чтобы начать работать с Jupyter Notebook, библиотеку Jupyter необходимо установить для Python. Проще всего это сделать с помощью pip:
Лучше использовать pip3 , потому что pip2 работает с Python 2, поддержка которого прекратится уже 1 января 2020 года.
Теперь нужно разобраться с тем, как пользоваться библиотекой. С помощью команды cd в командной строке (в Linux и Mac) в первую очередь нужно переместиться в папку, в которой вы планируете работать. Затем запустите Jupyter с помощью следующей команды:
Отлично. Сервер Jupyter работает. Теперь пришло время создать первый notebook и заполнять его кодом.
Основы Jupyter Notebook
Для создания notebook выберите «New» в верхнем меню, а потом «Python 3». Теперь страница в браузере будет выглядеть вот так:
Обратите внимание на то, что в верхней части страницы, рядом с логотипом Jupyter, есть надпись Untitled — это название notebook. Его лучше поменять на что-то более понятное. Просто наведите мышью и кликните по тексту. Теперь можно выбрать новое название. Например, George's Notebook .
Теперь напишем какой-нибудь код!
Перед первой строкой написано In [] . Это ключевое слово значит, что дальше будет ввод. Попробуйте написать простое выражение вывода. Не забывайте, что нужно пользоваться синтаксисом Python 3. После этого нажмите «Run».
Вывод должен отобразиться прямо в notebook. Это и позволяет заниматься программированием в интерактивном формате, имея возможность отслеживать вывод каждого шага.
Также обратите внимание на то, что In [] изменилась и вместе нее теперь In [1] . Число в скобках означает порядок, в котором эта ячейка будет запущена. В первой цифра 1 , потому что она была первой запущенной ячейкой. Каждую ячейку можно запускать индивидуально и цифры в скобках будут менять соответственно.
Рассмотрим пример. Настроим 2 ячейки, в каждой из которых будет разное выражение print . Сперва запустим вторую, а потом первую. Можно увидеть, как в результате цифры в скобках меняются.
Если есть несколько ячеек, то между ними можно делиться переменными и импортами. Это позволяет проще разбивать весь код на связанные блоки, не создавая переменную каждый раз. Главное убедиться в запуске ячеек в правильном порядке, чтобы переменные не использовались до того, как были созданы.
Добавление описания к notebook
В Jupyter Notebook есть несколько инструментов, используемых для добавления описания. С их помощью можно не только оставлять комментарии, но также добавлять заголовки, списки и форматировать текст. Это делается с помощью Markdown.
Первым делом нужно поменять тип ячейки. Нажмите на выпадающее меню с текстом «Code» и выберите «Markdown». Это поменяет тип ячейки.
Сделать текст курсивным можно с помощью символов * с двух сторон текста. Если с каждой стороны добавить по два * , то текст станет полужирным. Список создается с помощью тире и пробела для каждого пункта.
Интерактивная наука о данных
Соорудим простой пример проекта Data Science. Этот notebook и код взяты из реального проекта.
Следом идет первая ячейка, в которой происходит импорт библиотек. Это стандартный код для Python Data Science с одним исключение: чтобы прямо видеть визуализации Matplotlib в notebook, нужна следующая строчка: %matplotlib inline .
Следом нужно импортировать набор данных из файла CSV и вывести первые 10 пунктов. Обратите внимание, как Jupyter автоматически показывает вывод функции .head() в виде таблицы. Jupyter отлично работает с библиотекой Pandas!
Теперь нарисуем диаграмму прямо в notebook. Поскольку наверху есть строка %matplotlib inline , при написании plt.show() диаграмма будет выводиться в notebook!
Также обратите внимание на то, как переменные из предыдущих ячеек, содержащие данные из CSV-файла, используются в последующих ячейках в том случае, если по отношению к первым была нажата кнопка «Run».
Это простейший способ создания интерактивного проекта Data Science!
На сервере Jupyter есть несколько меню, с помощью которых от проекта можно получить максимум. С их помощью можно взаимодействовать с notebook, читать документацию популярных библиотек Python и экспортировать проект для последующей демонстрации.
Файл (File): отвечает за создание, копирование, переименование и сохранение notebook в файл. Самый важный пункт в этом разделе — выпадающее меню Download , с помощью которого можно скачать notebook в разных форматах, включая pdf, html и slides для презентаций.
Редактировать (Edit): используется, чтобы вырезать, копировать и вставлять код. Здесь же можно поменять порядок ячеек, что понадобится для демонстрации проекта.
Вид (View): здесь можно настроить способ отображения номеров строк и панель инструментов. Самый примечательный пункт — Cell Toolbar , к каждой ячейке можно добавлять теги, заметки и другие приложения. Можно даже выбрать способ форматирования для ячейки, что потребуется для использования notebook в презентации.
Вставить (Insert): для добавления ячеек перед или после выбранной.
Ячейка (Cell): отсюда можно запускать ячейки в определенном порядке или менять их тип.
Помощь (Help): в этом разделе можно получить доступ к важной документации. Здесь же упоминаются горячие клавиши для ускорения процесса работы. Наконец, тут можно найти ссылки на документацию для самых важных библиотек Python: Numpy, Scipy, Matplotlib и Pandas.
Читайте также: