jupyter运行成功后出现*

当您在jupyter中执行一段代码时，如果代码执行成功，会在代码块的左侧出现一个星号“*”。这表示代码块已经被成功执行并且没有出现任何错误。如果代码块执行失败，则可以看到一个错误消息并且星号变为数字。这个数字表示代码块执行期间出现的错误数量。

通过观察星号，可以很快地知道代码块是否成功执行。如果您的代码块中有任何输出或图形，它们也会显示在该代码块下面。

如果您想重新运行代码块，只需要单击该代码块左侧的“*”或数字即可。您可以在单元格菜单中选择“重新运行所有单元格”或“重新运行顶部的单元格”来运行整个notebook或顶部的代码块。

相关问题

jupyter notebook 运行python3成功

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和说明文档的交互式笔记本。它支持多种编程语言，其中包括Python3。

Jupyter Notebook的运行环境是基于浏览器的，可以在本地或者远程服务器上运行。它提供了一个交互式的界面，可以逐个单元格地执行代码，并实时显示代码的输出结果。这种交互式的编程环境非常适合数据分析、机器学习和科学计算等领域。

要在Jupyter Notebook中运行Python3代码，首先需要安装Jupyter Notebook。可以使用pip命令来安装：

pip install jupyter

安装完成后，可以通过以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

然后会在浏览器中打开一个新的页面，显示Jupyter Notebook的界面。在界面中，可以创建新的笔记本文件，并在其中编写和运行Python3代码。

jupyter notebook运行XGBoost

当你在Jupyter Notebook中运行XGBoost时，你需要先确保已经安装了XGBoost库。你可以使用以下命令来安装XGBoost：

!pip install xgboost

安装完成后，你可以按照以下步骤在Jupyter Notebook中运行XGBoost：

1. 导入所需的库和模块：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载数据集并进行训练集和测试集的划分：

data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

3. 将数据转换为DMatrix格式，这是XGBoost所需的数据格式：

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

4. 设置模型参数并进行训练：

params = {
    'objective': 'reg:squarederror',
    'eval_metric': 'rmse'
}

num_rounds = 100

model = xgb.train(params, dtrain, num_rounds)

5. 进行预测并计算模型的均方根误差（RMSE）：

y_pred = model.predict(dtest)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print("RMSE:", rmse)

这样，你就可以在Jupyter Notebook中成功运行XGBoost了。