jupyter notebook查看数据字典

要在Jupyter Notebook中查看数据字典，你可以使用Python内置的`help()`函数，或者使用`?`来获取函数或对象的文档字符串。

例如，如果你有一个名为`my_dict`的字典对象，你可以在Jupyter Notebook中输入以下代码来查看它的文档字符串：

my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

# 使用 help() 函数
help(my_dict)

# 或者使用 ?
my_dict?

这将显示`my_dict`对象的文档字符串，其中包括字典的键和值的解释。

相关问题

jupyter notebook的数据类型

Jupyter Notebook的数据类型主要是通过JSON格式进行存储和组织。JSON (JavaScript Object Notation)是一种独立于编程语言的数据交换格式，它基于键值对的字典形式，值可以是数字、字符串、数组和字典等。在Jupyter Notebook中，顶层结构是一个包含metadata、nbformat和cells等键值对的字典。

jupyter notebook 数据对齐

在Jupyter Notebook中，如果你想要输出一个美观对齐的数据表格，你可以使用pandas库的DataFrame对象来实现。通过将数据存储在DataFrame中，然后直接输出DataFrame对象，可以获得一个漂亮且对齐的数据表格，而无需使用print()函数。

以下是一个例子：

import pandas as pd

data = {"等级": [1, 2, 3, 4], "成绩": [90, 80, 70, 60]}
df = pd.DataFrame(data, index=["student1", "student2", "student3", "student4"])
df

在上面的例子中，我们创建了一个包含等级和成绩的字典，并将其传递给DataFrame的构造函数。然后，我们直接输出DataFrame对象df，而无需使用print()函数。这样就会在Jupyter Notebook中显示一个漂亮的对齐的数据表格。

另外，如果你想让Jupyter Notebook支持更多的功能和扩展，你可以安装一些扩展包。例如，你可以安装jupyter_contrib_nbextensions来获得更多的扩展功能，如配置工具和代码提示。以下是安装jupyter_contrib_nbextensions的步骤：
1. 在命令终端中执行以下命令来安装jupyter_contrib_nbextensions和jupyter_nbextensions_configurator：

pip install jupyter_contrib_nbextensions
pip install jupyter_nbextensions_configurator

2. 安装完成后，在命令终端中执行以下命令来启用jupyter_contrib_nbextensions：

jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextensions_configurator enable --user

3. 打开Jupyter Notebook，你会发现在菜单项上多了一个Nbextensions选项。点击它可以进行配置，并选择需要的扩展功能，如Hinterland代码提示功能。

希望以上信息能够帮助到你。如果你还有其他问题，请随时提问。