在jupyter notebook中编写程序将’19’转换为16进制的整数。

好的，可以使用Python的内置函数来将十进制整数转换为十六进制字符串。在Jupyter Notebook中可以用如下代码实现：

num = 19
hex_num = hex(num)
print(hex_num)

这段代码的输出结果为：`0x13`。其中，`hex()`函数返回的是一个以`0x`开头的十六进制字符串，可以直接输出或者进行进一步的操作。

相关问题

使用jupyter notebook编写spark程序，运行在yarn上；

1. 安装Jupyter Notebook

首先需要安装Jupyter Notebook，可以使用以下命令安装：

pip install jupyter

2. 安装PySpark

然后需要安装PySpark，可以使用以下命令安装：

pip install pyspark

3. 配置环境变量

在使用PySpark前，需要配置环境变量，将Spark的bin目录添加到PATH中。例如：

export PATH=$PATH:/path/to/spark/bin

4. 启动Jupyter Notebook

使用以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

5. 创建PySpark Notebook

在浏览器中打开Jupyter Notebook，点击右上角的“New”按钮，选择“Python 3”或“PySpark”即可创建一个新的Notebook。

6. 编写PySpark程序

在Notebook中，可以使用PySpark API来编写Spark程序。例如：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext(appName="MyApp")
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
sum = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
print(sum)

7. 运行PySpark程序

在Notebook中，可以直接运行PySpark程序。点击“Run”按钮即可运行程序，并在Notebook中输出结果。

8. 配置运行环境

如果需要将PySpark程序运行在YARN上，需要配置运行环境。可以在Notebook中使用以下代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("yarn")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
sum = rdd.reduce(lambda x, y: x + y)
print(sum)

在运行程序前，需要先启动YARN集群。可以使用以下命令启动YARN：

start-yarn.sh

然后就可以在Notebook中运行PySpark程序，并将程序提交到YARN集群上运行了。

为什么在jupyter notebook里跑程序没有反应

在Jupyter Notebook中，程序没有反应可能有以下几种原因：

1. 程序中存在死循环或无限循环，导致程序一直在运行而没有输出结果；
2. 程序中存在语法错误或逻辑错误，导致程序无法正常执行；
3. 程序中需要用户输入数据，但是在Notebook中没有提供输入数据的方式，导致程序无法继续执行；
4. 程序中需要使用特定的库或模块，但是没有在Notebook中正确地导入这些库或模块，导致程序无法正常执行。

为了解决这些问题，可以尝试以下方法：

1. 检查程序中是否存在死循环或无限循环；
2. 逐行检查程序中的语法和逻辑错误，并尝试修复这些错误；
3. 如果程序需要输入数据，可以在Notebook中提供输入数据的方式，例如使用input()函数；
4. 确保程序中导入的库和模块已经正确安装并正确导入。

如果仍然无法解决问题，可以尝试重启Jupyter Notebook，或者在Jupyter Notebook之外运行程序，以确定问题是否与Jupyter Notebook本身有关。