jupyter notebook自动显示out

时间: 2023-08-08 22:05:12 浏览: 179
你可以通过在Jupyter Notebook中使用`print()`函数来自动显示输出。每当你在代码单元格中使用`print()`函数打印结果时,它会自动显示在该单元格下方的输出区域。 例如: ```python print("Hello, World!") ``` 这将打印出"Hello, World!"并自动显示在输出区域中。
相关问题

jupyter notebook自动补全x

要启用Jupyter Notebook的代码自动补全功能,需要进行以下几个步骤。 首先,您需要确保您的Jupyter Notebook版本是IPython 3.x或更高版本。在早期版本中,IPython还包括了notebook和qtconsole,但从IPython 4.0版本开始,它变得更加轻量化,只专注于交互式shell的功能。 然后,您需要修改Jupyter Notebook的默认配置文件。您可以使用以下命令在`~/.ipython/profile_default/`目录下生成`ipython_config.py`和`ipython_kernel_config.py`文件:`ipython profile create`。 在生成的配置文件中,您需要修改以下几行来启用自动补全功能: ``` ## Activate greedy completion # This will enable completion on elements of lists, results of function calls, etc., # but can be unsafe because the code is actually evaluated on TAB. c.Completer.greedy = True ## Experimental: restrict time (in milliseconds) during which Jedi can compute types. # Set to 0 to stop computing types. Non-zero value lower than 100ms may hurt performance # by preventing Jedi to build its cache. c.Completer.jedi_compute_type_timeout = 400 ## Experimental: Use Jedi to generate autocompletions. Off by default. c.Completer.use_jedi = True ``` 修改完成后,保存配置文件并重新启动Jupyter Notebook。现在,您应该能够在Notebook中使用自动补全功能了。 请注意,自动补全功能可能会稍微降低性能,尤其是当Jedi需要计算类型时。如果您对计算时间有限制,可以将`c.Completer.jedi_compute_type_timeout`的值设置为较小的非零值,以避免影响性能。 希望这些信息对您有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

如何关闭 Jupyter Notebook 的自动补全功能?

Jupyter Notebook 的自动补全功能通常是在输入框按下 Tab 键时触发的。如果你想要关闭这个功能,有两种常见的方法: 1. **全局设置**:打开 Jupyter Notebook 的配置文件(通常是 `jupyter_notebook_config.py` 或者创建一个新的 `.ipython/profile_default/ipython_config.py`),然后搜索 "complete" 或 "tab completion" 相关的部分,可能会有 `IPCompleter.use_jedi = False` 这样的设置,将 `False` 改为 `True` 即可禁用 Jedi 引擎的自动补全。如果没有找到直接的设置,可以尝试注释掉整个 Jedi 部分。 2. **临时关闭**:在 notebook 中,你可以使用快捷键组合 `Ctrl+Shift+A` 打开快捷菜单,选择 "Preferences > Advanced Settings Editor",然后在搜索框输入 "complete",找到与之相关的选项,如 `"autocomplete.timeout"` 等,将其值设置得非常高,这样也可以暂时关闭自动补全。 请注意,关闭自动补全会减少代码输入的便捷性,但在某些特定环境下,比如处理网络连接不稳定或者性能需求时可能会考虑这么做。
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