Jupiter notebook увеличить память
Я хотел бы увеличить ширину записной книжки ipython в своем браузере. У меня экран с высоким разрешением, и я хотел бы увеличить ширину / размер ячейки, чтобы использовать это дополнительное пространство.
который устанавливает ширину на 100% с хорошей темой.
Если вы не хотите изменять настройки по умолчанию и хотите изменить только ширину текущей записной книжки, над которой вы работаете, вы можете ввести в ячейку следующее:
Ницца. Похоже, что это только изменяет код / ячейки уценки. Есть ли способ сделать так, чтобы он делал выходные ячейки?
Это решение сработало для меня! Мне не нужно было устанавливать какую-либо библиотеку или пакет, чтобы использовать его.
Это div.cell решение на самом деле не работает на моем IPython, однако, к счастью, кто-то предложил рабочее решение для новых IPython:
Создать файл ~/.ipython/profile_default/static/custom/custom.css (iPython) или ~/.jupyter/custom/custom.css (Jupyter) с контентом
Затем перезапустите записные книжки iPython / Jupyter. Обратите внимание, что это повлияет на все ноутбуки.
Мне пришлось перезапустить ноутбук Jupyter (4.1.0), чтобы он заработал. Я поместил вышеупомянутый CSS в ~/.jupyter/custom/custom.css
Чтобы заставить это работать с jupyter (версия 4.0.6), я создал ~/.jupyter/custom/custom.css содержащий:
Попробуйте запустить jupyter --config-dir , затем создайте custom\custom.css в любом месте, которое возвращает команда.
@ jvd10 это не сработало для меня. Есть ли custom.css какой-либо другой код, кроме приведенного выше фрагмента? Кроме того, как Jupyter знает, как его использовать?
По крайней мере в linux и osx, по умолчанию jupyter ищет скрытый каталог, который требует .jupyter конфигурационных файлов, включая настройки, подобные описанным выше. Выше должно быть только содержимое файла custom.css. Смотрите здесь для получения дополнительной информации: jupyter.readthedocs.io/en/latest/projects/…
Пришло время использовать jupyterlab
Наконец, столь необходимая модернизация пришла на ноутбуки. По умолчанию он использует всю ширину вашего окна, как и любая другая полноценная встроенная IDE.
Все, что вам нужно сделать, это:
JupyterLab все еще находится в бета-версии и имеет некоторые регрессии от обычных ноутбуков (по дизайну). Следует отметить, что по умолчанию запрещен JS и нужны расширения для каждой маленькой JS-визуализации
Обычно я делаю после новой установки модификацию основного файла CSS, в котором хранятся все визуальные стили. Я использую Miniconda, но местоположение схоже с другими C:\Miniconda3\Lib\site-packages\notebook\static\style\style.min.css
На некоторых экранах эти разрешения различаются и превышают 1. Чтобы быть в безопасности, я изменяю все на 98%, поэтому, если я отключаюсь от внешних экранов на моем ноутбуке, у меня остается 98% ширина экрана.
Затем просто замените 1140 пикселей на 98% ширины экрана.
Сохраните и перезапустите свой блокнот
Обновить
Недавно пришлось расширить ячейки Jupyter в среде, в которой он установлен, что заставило меня вернуться сюда и напомнить себе.
Если вам нужно сделать это в виртуальной среде, вы установили jupyter. Вы можете найти файл CSS в этом подкаталоге
Знаете ли вы версию вашего python (python -V, когда вы активируете свою среду) и как вы создали виртуальную среду? Вы использовали модуль venv на Python / Conda?
Вы можете установить CSS блокнота, вызывая таблицу стилей из любой ячейки. В качестве примера рассмотрим курс « 12 шагов к Навье-Стоксу» .
В частности, создание файла, содержащего
должен дать вам отправную точку. Тем не менее, может быть необходимо также настроить, например, div.text_cell_render чтобы иметь дело с уценкой, а также с ячейками кода.
Если этот файл, custom.css то добавьте ячейку, содержащую:
Это позволит применить все стили и, в частности, изменить ширину ячейки.
Или, если вы просто хотите изменить его для текущей записной книжки в последних ipython и jupyter, см. Ответ @ jjinking :)
(По состоянию на 2018 год я бы посоветовал попробовать JupyterHub / JupyterLab. Он использует всю ширину монитора. Если это не вариант, возможно, поскольку вы используете одного из облачных провайдеров Jupyter-as-a-service, Продолжай читать)
(Стильный обвиняется в краже пользовательских данных, вместо этого я перешел к использованию плагина Stylus)
Я рекомендую использовать стильный плагин для браузера . Таким образом, вы можете переопределить css для всех записных книжек, не добавляя код в записные книжки. Нам не нравится изменять конфигурацию в .ipython / profile_default, так как мы используем общий сервер Jupyter для всей команды, а ширина является предпочтением пользователя.
И последнее, но не менее важное: Stylish - это отличный инструмент в вашем наборе инструментов, поскольку вы можете легко настроить другие сайты / инструменты по своему вкусу (например, Jira, Podio, Slack и т. Д.)
да, стильно это здорово! Можете ли вы добавить код, необходимый для дополнительного места внизу? У меня всегда есть пустая ячейка с множеством пустых строк, чтобы настоящая последняя ячейка была в центре -_-.
В настоящее время я работаю над записной книжкой jupyter в kaggle. После выполнения желаемых преобразований в моем массиве numpy я протравил его, чтобы его можно было сохранить на диске. Причина, по которой я это сделал, заключается в том, что я могу освободить память, потребляемую большим массивом.
Объем памяти после травления массива составил около 8,7 ГБ.
Я решил запустить этот фрагмент кода, предоставленный @ jan-glx здесь, чтобы узнать, какие переменные потребляли мою память:
После выполнения этого шага я заметил, что размер моего массива составляет 3,3 ГБ, а размер всех других переменных, суммированных вместе, составляет около 0,1 ГБ.
Я решил удалить массив и посмотреть, решит ли это проблему, выполнив следующие действия:
После этого потребление памяти уменьшилось с 8,7 гб до 5,4 гб. Теоретически это имеет смысл, но все еще не объясняет, чем потреблялась остальная память.
Я решил в любом случае продолжить и сбросить все свои переменные, чтобы посмотреть, освободит ли это память или нет:
Как и ожидалось, это освободило память для переменных, которые были распечатаны в приведенной выше функции, и у меня все еще осталось 5,3 ГБ используемой памяти.
Следует отметить, что я заметил всплеск памяти при травлении самого файла, поэтому краткое изложение процесса будет примерно таким:
- выполняемые операции с массивом -> потребление памяти увеличилось примерно с 1,9 ГБ до 5,6 ГБ
- маринованный файл -> потребление памяти увеличено с 5,6 ГБ до примерно 8,7 ГБ
- Объем памяти внезапно увеличивается до 15,2 ГБ, затем снова падает до 8,7 ГБ.
- удаленный массив -> потребление памяти уменьшено с 8,7 гб до 5,4 гб
- выполнен сброс -> потребление памяти уменьшилось с 5,4 гб до 5,3 гб
Обратите внимание, что приведенное выше в общих чертах основано на мониторинге памяти на kaggle и может быть неточным. Я также проверил этот вопрос, но это не так. полезно в моем случае.
Будет ли это считаться утечкой памяти? Если да, что мне делать в этом случае?
После некоторых дополнительных поисков я заметил, что с этой проблемой сталкиваются другие. Эта проблема возникает из-за процесса травления, которое создает копию в памяти, но по какой-то причине не освобождает ее. Есть ли способ освободить память после завершения процесса травления.
При удалении маринованного файла с диска, используя:
Это закончилось тем, что освободило место на диске, а также освободило место в памяти. Я не знаю, пригодится ли вышеупомянутый лакомый кусочек или нет, но я все равно решил включить его, так как любая информация может помочь.
Я хотел бы увеличить ширину записной книжки ipython в своем браузере. У меня экран с высоким разрешением, и я хотел бы увеличить ширину / размер ячейки, чтобы использовать это дополнительное пространство.
Который устанавливает ширину на 100% с хорошей темой.
Если вы не хотите изменять настройки по умолчанию и хотите изменить только ширину текущей записной книжки, над которой вы работаете, вы можете ввести в ячейку следующее:
Обычно я делаю после новой установки модификацию основного файла CSS, в котором хранятся все визуальные стили. Я использую Miniconda, но местоположение схоже с другими C:\Miniconda3\Lib\site-packages\notebook\static\style\style.min.css
На некоторых экранах эти разрешения различаются и превышают 1. Чтобы быть в безопасности, я изменяю все на 98%, поэтому, если я отсоединяюсь от внешних экранов на моем ноутбуке, у меня остается 98% ширина экрана.
Затем просто замените 1140 пикселей на 98% ширины экрана.
Сохраните и перезапустите свой блокнот
Недавно пришлось расширить ячейки Jupyter в среде, в которой он установлен, что заставило меня вернуться сюда и напомнить себе.
Если вам нужно сделать это в виртуальной среде, вы установили jupyter. Вы можете найти файл CSS в этом подкаталоге
Пришло время использовать jupyterlab
Наконец, столь необходимая модернизация пришла на ноутбуки. По умолчанию он использует всю ширину вашего окна, как и любая другая полноценная встроенная IDE.
Все, что вам нужно сделать, это:
Я перепробовал все, и у меня ничего не получилось, я использовал отображение фрейма данных в формате HTML следующим образом
Для пользователей Chrome я рекомендую Stylebot, который позволит вам переопределить любой CSS на любой странице, также позволяет искать и устанавливать другие общие пользовательские CSS. Однако для нашей цели нам не нужна какая-либо предварительная тема. Откройте Stylebot, измените на Edit CSS . Jupyter фиксирует некоторые нажатия клавиш, поэтому вы не сможете набрать приведенный ниже код. Просто скопируйте и вставьте, или просто ваш редактор:
Измените ширину, как вам нравится, я считаю, что 90% выглядит лучше, чем 100%. Но это полностью зависит от ваших глаз.
Чтобы заставить его работать с jupyter (версия 4.0.6), я создал ~/.jupyter/custom/custom.css , содержащий:
Это div.cell решение фактически не работает на моем IPython, однако, к счастью, кто-то предложил рабочее решение для новых IPythons:
Создайте файл ~/.ipython/profile_default/static/custom/custom.css (iPython) или ~/.jupyter/custom/custom.css (Jupyter) с содержимым
Затем перезапустите записные книжки iPython / Jupyter. Обратите внимание, что это повлияет на все ноутбуки.
Вы можете установить CSS блокнота, вызывая таблицу стилей из любой ячейки. В качестве примера рассмотрим курс «12 шагов к Навье-Стоксу».
В частности, создание файла, содержащего
Должен дать вам отправную точку. Однако может потребоваться также настроить, например, div.text_cell_render для обработки уценки, а также ячеек кода.
Если этот файл custom.css , добавьте ячейку, содержащую:
Это позволит применить все стили и, в частности, изменить ширину ячейки.
(По состоянию на 2018 г. я бы посоветовал попробовать JupyterHub / JupyterLab. Он использует всю ширину монитора. Если это не вариант, возможно, поскольку вы используете одного из облачных провайдеров Jupyter-as-a-service, Продолжай читать)
(Стильный обвиняется в краже пользовательских данных, вместо этого я перешел к использованию плагина Stylus)
Я рекомендую использовать стильный плагин для браузера. Таким образом, вы можете переопределить css для всех записных книжек, не добавляя код в записные книжки. Нам не нравится изменять конфигурацию в .ipython / profile_default, так как мы используем общий сервер Jupyter для всей команды, а ширина является предпочтением пользователя.
И последнее, но не менее важное: Stylish - отличный инструмент для вашего набора инструментов, поскольку вы можете легко настроить другие сайты / инструменты по своему вкусу (например, Jira, Podio, Slack и т. Д.)
Это код, который я в конечном итоге использовал. Он растягивает входные и выходные ячейки влево и вправо. Обратите внимание, что индикация номера входа / выхода исчезнет:
У меня была такая же проблема раньше, это действительно противно. Я быстро взглянул на проблемы с Jupyter и ничего не нашел. Это также происходит, если вы запускаете через консоль IPython (не просто python)?
Какой пакет / модуль вы использовали? Что это за ОС? У вас был своп? Какая версия Jupyter Lab? Если это был Linux, то какая версия ядра?
В основном это Панды, но я не думаю, что это связано с посылками. Операционная система - Ubuntu 16.04.6 LTS, а версия ядра - 4.15.0-65-generic. Jupyter Lab версия 1.0.2. У меня SWAP установлен на 12 ГБ (назначено на 2 файла), что составляет 1,5 от моей оперативной памяти.
Абсолютно самым надежным решением этой проблемы было бы использование контейнеров Docker. Вы можете указать, сколько памяти выделить Jupyter, и если у контейнера заканчивается память, это не имеет большого значения (просто не забывайте часто экономить, но это само собой разумеется).
Этот блог поможет вам в этом. Здесь также есть несколько полезных инструкций по настройке Jupyter Lab из одного из свободно доступных, официально поддерживаемых изображений Jupyter:
и затем вы можете изменить docker run команду, как описано в руководстве, как (например, для 3 ГБ):
Синтаксис параметров памяти докера см. В следующем вопросе:
Если вы используете Ubuntu, проверьте OOM killers, вы можете получить информацию от здесь
Вы можете использовать earlyoom . Его можно настроить по earlyoom -s 90 -m 15 своему усмотрению, например , запускать earlyoom и когда размер подкачки меньше, чем% 90, а память меньше, чем% 15, это убьет процесс, который вызывает OOM, и предотвратит зависание всей системы. Вы также можете настроить приоритет процессов.
Я также работаю с очень большими наборами данных (3 ГБ) в Jupyter Lab и испытываю ту же проблему в лабораториях. Неясно, нужно ли вам поддерживать доступ к предварительно преобразованным данным, если нет, я начал использовать del неиспользуемые большие переменные данных, если они мне не нужны. del удаляет переменные из вашей памяти Изменить **: есть несколько возможностей для проблемы, с которой я сталкиваюсь. Я сталкиваюсь с этим чаще, когда использую удаленный экземпляр jupyter, а также в spyder, когда выполняю большие преобразования.
Джейкс, вы также можете найти эту тему о больших рабочих процессах данных полезной. Я искал в Dask, чтобы помочь с памятью.
В 10117 году они предлагают проверить выход get_ipython().history_manager.db_log_output . У меня те же проблемы, и мои настройки правильные, но это стоит проверить
Вы также можете использовать ноутбуки в облаке, например, Google Colab здесь . Они предоставили возможность для рекомендованных ОЗУ и поддерживают ноутбук Jupyter по умолчанию.
Я думаю, что вы должны использовать куски. Как это:
Я предлагаю не добавлять список снова (возможно, ОЗУ снова будет перегружено). Вы должны закончить свою работу в этом для цикла.
Я думаю, что проблема здесь не в том, как не исчерпать память, а в том, как избежать сбоя компьютера и необходимости перезагрузки. Python должен дать сбой или вызвать ошибку памяти, но не все испортить.
Я собираюсь обобщить ответы на следующий вопрос . Вы можете ограничить использование памяти вашей программой. В следующем это будет функция ram_intense_foo() . Перед вызовом нужно вызвать функцию limit_memory(10)
Нет причин просматривать весь вывод большого информационного кадра. Просмотр или манипулирование большими фреймами данных будет излишне использовать большие объемы ресурсов вашего компьютера.
Все, что вы делаете, можно сделать в миниатюре. Работать над кодированием и манипулированием данными намного проще, когда фрейм данных мал. Лучший способ работы с большими данными - это создать новый фрейм данных, который занимает только небольшую часть или небольшую выборку большого фрейма данных. Затем вы можете исследовать данные и выполнить кодирование на меньшем фрейме данных. После того, как вы изучите данные и получите свой код работающим, просто используйте этот код в большом фрейме данных.
Самый простой способ - просто взять первые n, число первых строк во фрейме данных, используя функцию head (). Функция head печатает только n, количество строк. Вы можете создать мини-фрейм данных, используя функцию head для большого фрейма данных. Ниже я выбрал первые 50 строк и передал их значение в small_df. Предполагается, что BigData - это файл данных, полученный из библиотеки, которую вы открыли для этого проекта.
Это будет работать большую часть времени, но иногда большой кадр данных поставляется с предварительно отсортированными переменными или с уже сгруппированными переменными. Если большие данные похожи на эти, вам нужно будет выбрать случайную выборку строк из больших данных. Затем используйте следующий код:
Я хочу показать все столбцы в фрейме данных в Jupyter Notebook. Jupyter показывает некоторые столбцы и добавляет точки к последним столбцам, как на следующем рисунке:
Как я могу отобразить все столбцы?
Попробуйте установить параметр display max_columns следующим образом:
Изменить: Pandas 0.11.0 назад
Это устарело, но в версиях Pandas старше 0.11.0 этот max_columns параметр указывается следующим образом:
Если вы хотите сделать временную настройку, вы можете использовать, например, with pd.option_context("display.max_rows", 10, "display.max_columns", 5): (см. Получение и настройка параметров ).
Я знаю, что этот вопрос немного устарел, но в Jupyter Notebook с pandas 0.22.0 и Python 3 у меня работало следующее:
То же самое можно сделать и для строк:
Может быть, потому что у меня более старая версия панд, но на ноутбуке Jupyter это работает для меня
Пробовал это, но это испортило мою сессию jupyter, выходящую из памяти. У моего ПК есть SSD и 8 ГБ оперативной памяти .
@FLBKernel он не сделал этого со мной, возможно, ваш Dataframe намного больше моего. Какой у тебя выход? Вы пробовали другой метод и помогли вам? если так поделитесь своими знаниями. Спасибо.
Я еще не нашел никакого метода, но сообщу вам, как только смогу решить эту проблему. И да, мой Dataframe, вероятно, был больше, поэтому позвольте отметить, что это не рекомендуется для больших Dataframe
@FLBKernel Мой фрейм данных тоже был большим. Но я не знал, насколько большим он может быть. Я укажу на это. Благодарность!
У меня 107,763 строк и 15 столбцов. Мы можем установить - возможно-, что более чем примерно 100 тыс. Строк и 15 столбцов этот ответ не рекомендуется. Хотя мне нравится название «большой (но не слишком большой)» :)
Я рекомендую установить параметры отображения внутри диспетчера контекста, чтобы он влиял только на один вывод. Если вы также хотите распечатать "красивую" html-версию, я бы определил функцию и отобразил фрейм данных, df используя force_show_all(df) :
Как уже упоминали другие, будьте осторожны, вызывая это только для кадра данных разумного размера.
Читайте также: