一、Jupyter代码补全插件
Jupyter是一款数据分析必备的工具，其代码补全功能可以大大提高编程效率。在Jupyter中，有很多代码补全插件可供选择，具体插件可通过pip安装。以下是其中几款比较常用的插件：
pip install jupyter-tabnine
pip install jupyter_contrib_nbextensions
pip install jupyter-lsp其中jupyter-tabnine是一款基于机器学习的代码补全插件，支持多种编程语言，其生成的代码也更接近人类习惯的写法；jupyter_contrib_nbextensions则是一款美化Jupyter界面的插件，还支持许多常用的交互式工具。
二、Jupyter自动补全代码怎么设置
在Jupyter中，我们可以通过安装相应插件来实现代码自动补全的功能，当我们输入关键字时，弹出相关的选项以方便我们选择。Jupyter的自动补全功能默认是开启的，如果需要设置自动补全相关参数，可以通过在Jupyter的配置文件修改，以下代码是在Jupyter配置文件中开启自动补全的设置：
c = get_config()
c.InteractiveShellApp.extensions = ['jupyter_tabnine']
c.TabNine.max_num_results = 10
c.TabNine.priority_paths = ['.', '/usr/lib/python3.6', '/app/.heroku/python/lib/python36.zip', '/app/.heroku/python/lib/python3.6', '/app/.heroku/python/lib/python3.6/site-packages', '/app/.heroku/python/lib/python3.6/site-packages/IPython/extensions', '/app/code/.ipython']三、Jupyter代码补全功能
Jupyter的代码补全功能可以帮助我们快速完成代码编写，提高编程效率。以下是几种常见的代码补全功能：
1、Tab键自动补全
在Jupyter中，输入代码关键字时，按下Tab键，就会出现该关键字的自动补全选项，方便我们快速选择。
import numpy as np
np.ar<Tab>2、函数方法的参数提示
在输入函数或方法时，按下“Shift+Tab”组合快捷键，可以弹出该函数或方法的参数提示，方便我们更好地理解和使用。
def add(x:int, y:int):
'''add two numbers'''
return x+y
add(<Shift-Tab>)3、语法提示
输入代码时，如果存在语法错误，Jupyter会自动检测，并提示错误信息。
print("Hello, world')四、Jupyter代码补全快捷键
Jupyter中的代码补全功能还支持许多快捷键操作，以下是几种常见的快捷键操作：
1、Tab键
输入函数或方法时，按下Tab键，输入函数或方法的名称。
import numpy as np
np.ar<Tab>2、Shift+Tab键
输入函数或方法时，按下Shift+Tab键组合快捷键可以查看函数或方法的参数提示。
def add(x:int, y:int):
'''add two numbers'''
return x+y
add(<Shift-Tab>)3、Ctrl+Shift+P键
按下Ctrl+Shift+P键组合快捷键，可以打开命令面板，可以更方便地查找和选择代码补全相关功能。
<Ctrl-Shift-P>五、Jupyter Lab代码补全
Jupyter Lab是Jupyter的升级版，还添加了更多的功能和插件，使得其更加灵活和高效。在Jupyter Lab中，代码补全功能更加实用，以下是几种常见的Jupyter Lab代码补全的方法：
1、自动补全
在输入函数或方法时，Jupyter Lab会自动出现函数或方法的选项，方便我们选择。
import numpy as np
np.<Tab>2、快捷键
在输入函数或方法时，按下Tab键或是选择使用快捷键Ctrl+Shift+Space都可以弹出该函数或方法的选项。
import numpy as np
np.<Ctrl-Shift-Space>六、Jupyter Notebook代码补全
Jupyter Notebook是Jupyter的另一个版本，其代码补全功能与Jupyter Lab相似，但在UI上更加简洁。以下是几种Jupyter Notebook代码补全的方法：
1、自动补全
在输入函数或方法时，Jupyter Notebook会自动出现函数或方法的选项，方便我们选择。
import numpy as np
np.<Tab>2、快捷键
在输入函数或方法时，按下Tab键可以弹出该函数或方法的选项。
import numpy as np
np.<Tab>七、Jupyter代码大全
Jupyter提供了丰富的功能和插件，以下是Jupyter代码大全，可以大大提高我们的编程效率：
1、Pandas
Pandas是一款非常流行的数据处理包，在Jupyter中可以很方便地使用Pandas，对数据进行处理和分析。以下是Pandas的示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.head()2、NumPy
NumPy是一款常用的数学计算库，在Jupyter中可以使用NumPy进行各种矩阵或数组运算。以下是NumPy的示例代码：
import numpy as np
a = np.zeros((3, 3))
b = np.ones((3, 3))
c = np.eye(3)
d = np.random.rand(3, 3)3、Matplotlib
Matplotlib是一款绘图库，它可以帮助我们更好地展示数据。在Jupyter中，我们可以使用Matplotlib绘制各种图形。以下是Matplotlib的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()八、Jupyter数据分析代码
在Jupyter中，我们可以使用各种数据分析库和工具，以下是几种常用的数据分析代码：
1、Excel数据处理
Pandas提供了Excel文件的读取和写入功能，并且可以对Excel的数据进行各种操作。以下是Excel数据处理的示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
df.head()2、机器学习
在Jupyter中，我们可以使用Scikit-learn等机器学习库进行各种机器学习模型的开发和测试。以下是机器学习的示例代码：
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)3、数据可视化
在Jupyter中，我们也可以使用诸如Matplotlib，Seaborn等库进行数据可视化处理，便于我们查看数据的分布和趋势。以下是数据可视化的示例代码：
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks", color_codes=True)
iris = sns.load_dataset("iris")
g = sns.pairplot(iris)九、Jupyter自动补全
除了通过插件进行自动补全外，Jupyter还支持使用Python的一些较为高级特性进行自动补全。
1、使用dir()
内置函数dir()可以查看一个对象中包含的所有方法和属性等信息，使用tab键联想可以实现自动补全。例如以下代码可以查看对象中所有方法和属性的详细信息：
import numpy as np
print(dir(np))2、使用函数注释
在Python中，我们可以使用函数注释来为函数和方法添加参数的类型和解释等信息，然后在编写代码时，就可以通过自动补全功能快速查看该函数或方法的相关信息。例如以下代码可以查看函数或方法的参数和文档注释信息：
import numpy as np
np.around()十、Jupyter运行的快捷键选取
Jupyter支持快捷键，这些快捷键可以大大提高我们的编程效率。以下是几种常用的Jupyter快捷键：
1、Shift+Enter
使用Shift+Enter快捷键可以运行当前选中的单元格，并选中下一个单元格。
2、Ctrl+Enter
使用Ctrl+Enter快捷键可以运行当前选中的单元格，但是不会选中下一个单元格。
3、Alt+Enter
使用Alt+Enter快捷键可以运行当前选中的单元格，并在下方新建一个单元格。
4、Esc和Enter
使用Esc键可以将Jupyter的命令模式开启，此时可以使用一些快捷键进行操作；使用Enter键可以将命令模式关闭，进入编辑模式。
5、A和B
在Jupyter中，使用快捷键A和B可以在选中的单元格的前面或后面插入一个新的单元格。
以上是Jupyter代码补全的相关内容，Jupyter是数据分析中非常重要的工具之一，其强大的代码补全功能可以让编程更加高效。希望以上的内容对大家有所帮助。
