Какой метод можно использовать для доступа к документации функции в Jupyter блокноте

Доступ к документации функций в Jupyter блокноте

Jupyter Notebook – это мощный инструмент для интерактивного программирования и анализа данных, который широко используется в научных исследованиях, машинном обучении и других областях. Одной из ключевых особенностей Jupyter является возможность быстрого доступа к документации встроенных функций и методов прямо внутри блокнота. Это значительно упрощает работу и экономит время разработчиков и исследователей. В этой статье мы рассмотрим несколько способов получения справки по функциям в Jupyter.

## 1. Использование знака вопроса ?

Один из самых простых и удобных способов получить документацию по функции – это использование символа ? после имени функции. Например:

import numpy as np

np.random.normal?

После выполнения этого кода в новом окне откроется документация по функции np.random.normal, которая включает описание, параметры, примеры использования и другую полезную информацию.

### Пример

Предположим, вы хотите узнать больше о функции pandas.read_csv. Вы можете просто написать:

import pandas as pd

pd.read_csv?

В результате будет отображена подробная справка по данной функции, включая все возможные аргументы и их значения по умолчанию.

## 2. Использование двойного знака вопроса ??

Иногда требуется получить не только базовую справку, но и исходный код самой функции. Для этого можно воспользоваться двойным знаком вопроса ??.

Пример:

np.mean??

Этот способ особенно полезен при изучении реализации сложных функций и методов.

### Пример

Допустим, вам нужно посмотреть исходный код функции matplotlib.pyplot.plot. Просто введите:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot??

Вы увидите весь исходный код функции вместе с комментариями разработчика.

## 3. Использование метода help()

Еще одним способом получения документации является вызов встроенной функции help():

help(np.random.normal)

Эта команда также откроет окно с документацией по указанной функции.

### Пример

Для того чтобы узнать больше о функции sklearn.linear_model.LinearRegression, выполните следующий код:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

help(LinearRegression)

## Заключение

Доступ к документации функций в Jupyter-блокноте осуществляется очень легко благодаря нескольким удобным методам. Выбор конкретного способа зависит от ваших предпочтений и потребностей. Однако все эти методы позволяют быстро находить необходимую информацию без необходимости покидать среду разработки, что делает процесс работы в Jupyter еще более эффективным и комфортным.