Numpy 导入基于Web的notebook|极客教程

Python脚本可以导入到基于Web的notebook中，以前导出的notebook文件显然也可以导入到当前的notebook中。

具体步骤

把Python脚本导入到notebook中的步骤如下。

把Python脚本从文件资源管理器（Explorer或Finder）拖曳到notebook界面上。vectorsum.py文件（NumPy Beginner’s Guide中的例程）被拖曳到notebook界面后的屏幕截图如下所示：

Numpy 导入基于Web的notebook

点击Upload按钮导入该脚本程序。如下图所示，IPython可以很好地完成导入工作，但不幸的是所有的代码都被放置在了一个单元格中，至少在本书写作的时候还是这样的状况。

Numpy 导入基于Web的notebook

给脚本添加标签，使其能显示在多个单元格中。

为了能把代码分开放置到多个单元格中，需要使用特别的标签。这些标签实际上是Python的注释，看上去有点像XML标签。需要在代码的起始位置添加如下标签：

# <nbformat>2</nbformat>

该标签指明了notebook标签格式的版本号。每个新的代码单元都用如下标签进行标记：

# <codecell>

标记后的代码如下所示：

# <nbformat>2</nbformat>
#!/usr/bin/env/python

from datetime import datetime
import numpy

"""
NumPy Beginner's Guide第1章例程
本程序演示了在Python中怎样实现向量的加法。
在命令行界面中运行如下命令

python vectorsum.py n

n是整数，表示向量的长度。

第1个向量中放的是0到n的平方。 
第2个向量中放的是0到n的立方。 
程序会显示加法运算结果中的最后2个向量元素和该计算过程所耗费的时间。   
 """

def numpysum(n):
    a = numpy.arange(n) ** 2
    b = numpy.arange(n) ** 3
    c = a + b

    return c

def pythonsum(n):
    a = range(n)
    b = range(n)
    c = []

    for i in range(len(a)):
        a[i] = i ** 2
        b[i] = i ** 3
        c.append(a[i] + b[i])

    return c

# <codecell>
size = int(50)

# <codecell>
start = datetime.now()
c = pythonsum(size)
delta = datetime.now() - start
print "The last 2 elements of the sum", c[-2:]
print "PythonSum elapsed time in microseconds", delta.microseconds

# <codecell>
start = datetime.now()
c = numpysum(size)
delta = datetime.now() - start
print "The last 2 elements of the sum", c[-2:]
print "NumPySum elapsed time in microseconds", delta.microseconds

依据标签所在的位置，代码被分解到了多个单元格中，如下图所示。

Numpy 导入基于Web的notebook