使用requirements.txt批量安装JupyterLab扩展包

"requirements.txt 是一个在Python项目中用于记录所有依赖包及其版本的文本文件，对于初用JupyterLab的用户来说尤其有用。通过运行 `pip install -r requirements.txt` 命令，用户可以快速安装项目所需的所有依赖，确保环境的一致性和可重复性。这个文件应该放在项目的主文件夹下，即当前项目的根目录，以便正确执行安装命令。" 在给定的 `requirements.txt` 文件中，列出了多个Python库和它们的版本号，这些都是在进行数据科学、机器学习或深度学习工作时常用的库。以下是一些关键库的简要说明： 1. **JupyterLab**: 是Jupyter Notebook的升级版，提供了一个更现代、可扩展的交互式开发环境，支持多窗口布局和更丰富的功能。 2. **IPython**: 一个增强的交互式Python shell，提供了许多高级特性，如历史记录、代码补全和内建宏。 3. **numpy**: 提供高性能的矩阵和向量计算，是科学计算的基础库。 4. **pandas**: 数据分析和操作的库，支持数据清洗、处理和分析。 5. **scikit-learn**: 机器学习库，包含各种监督和无监督学习算法，以及模型选择和预处理工具。 6. **tensorflow** 和 **keras**: 用于构建和训练深度学习模型的库，tensorflow是底层计算框架，keras则提供了高级API，简化了模型构建过程。 7. **matplotlib** 和 **seaborn**: 数据可视化库，matplotlib提供基础绘图功能，seaborn则在其基础上添加了更多统计图形和美观的默认样式。 8. **requests**: 用于发送HTTP请求的库，方便获取和处理网络数据。 9. **jsonschema**: JSON数据验证工具，确保输入数据符合特定结构。 10. **traitlets**: Jupyter生态系统中的一个库，用于定义和管理对象的属性。 11. **tornado**: 异步网络库，常用于构建Web服务器和处理高并发情况。 12. **pyzmq**: Python绑定到ZeroMQ，用于构建分布式消息传递系统。 13. **urllib3**: Python的HTTP客户端库，支持HTTPS和连接池管理。 14. **numpy, scipy, pandas, matplotlib** 等库都是在Kaggle等数据科学竞赛中常用的工具，帮助参赛者处理数据、构建模型并展示结果。 这些库的精确版本在 `requirements.txt` 中指定，确保项目在不同环境中可以复现相同的运行状态。对于团队协作或共享项目，使用 `requirements.txt` 文件是非常好的实践，因为它可以确保所有人在安装依赖时遵循相同的标准。