In [ ]:
# 选中单元格,并按 Shift + Enter
3**2
Shift + Enter 运行单元格之后会自动选中下一个单元格,或者根据需要创建新的单元格。你也可以通过 Control + Enter 在运行之后仍然选中当前单元格。
单元格中的代码运行的结果将会显现在单元格下方。它和正常的 Python shell 一样打印出代码的运行结果,但是只会打印最后一个运行结果。如果你想打印所有结果,你需要使用 print()
。
练习: 运行下方两个代码单元格测试以上所学内容。先预测你的猜想,然后运行它。
In [ ]:
3**2
4**2
In [ ]:
print(3**2)
4**2
现在尝试将值赋予变量。
In [ ]:
mindset = 'growth'
这行代码没有任何输出 'growth'
已被赋值给变量 mindset
。所有在单元格创建的变量,函数和类都可以在当前 Notebook 中的其它单元格访问。
你觉得运行如下单元格将会得到什么结果?尝试改变它的不同形式来熟悉这种使用方法。
In [ ]:
mindset[:4]
In [ ]:
mind
这里,补全 mind
将显示出整个变量名 mindset
。如果有多个变量名以相同的字母开始,则你会得到一个下拉菜单,可以通过以下例子加深理解。
In [ ]:
# Run this cell
mindful = True
In [ ]:
# Complete the name here again, choose one from the menu
mind
记住,在一个单元格中赋值的变量可以在所有单元格中访问。这包括你之前运行的单元格和变量赋值前面的单元格。尝试在往上数第三个单元格(mind)中使用代码补全。
当你想使用一个模块但不太记得你想使用的函数,或者有哪些函数可以使用,代码补充的功能将非常方便。我将通过 random 模块来展示这种用法。这个模块提供了生成随机数的函数,在创建虚拟数据或从列表中随机挑选的时候特别有用。
In [ ]:
# 运行如下
import random
练习: 在下如单元格中,将鼠标点击至
random.
后并按 tab 来触发该模块的代码补全菜单。从列表中选择random.randint
,你可以使用上下键来选择。
In [ ]:
random.
In [ ]:
random.gauss
你将看到类似如下的简单的文档内容:
Signature: random.gauss(mu, sigma)
Docstring:
Gaussian distribution.
该函数需要两个参数 mu
和 sigma
。这是高斯分布中均值和标准差的标准符号。可能你现在还不熟悉,但你需要了解这些参数所代表的意思。类似的情况会经常发现,你找到一个函数,但你需要知道更多的信息。你可以按 shift + tab 两次显示更多的信息。
练习: 在如下代码单元格中,通过按两次 shift + tab 显示全部文档。
In [ ]:
random.gauss
你将看到类似如下的更加详细的信息:
mu is the mean, and sigma is the standard deviation. This is
slightly faster than the normalvariate() function.