Handout 开源项目教程

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Handout 开源项目教程

handoutTurn Python scripts into handouts with Markdown and figures项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handout

项目介绍

Handout 是一个开源项目，旨在帮助开发者创建交互式的技术文档和教程。通过 Handout，用户可以轻松地将代码、文本和可视化内容结合在一起，生成美观且易于理解的文档。该项目由 Danijar Hafner 开发，主要使用 Python 语言编写，适用于数据科学、机器学习等领域的教学和文档编写。

项目快速启动

安装 Handout

首先，确保你已经安装了 Python 环境。然后，通过 pip 安装 Handout：

pip install handout

创建第一个 Handout 文档

创建一个新的 Python 文件（例如 tutorial.py），并添加以下代码：


import handout
 
doc = handout.Handout(directory='output')
doc.add_text('Hello, Handout!')
doc.add_image('path/to/image.png', width=200)
doc.show()

运行该脚本：

python tutorial.py

运行后，你会在 output 目录下看到生成的 HTML 文件，打开该文件即可查看你的第一个 Handout 文档。

应用案例和最佳实践

数据科学教程

Handout 特别适合用于编写数据科学教程。例如，你可以展示如何加载数据、进行数据预处理、训练模型并可视化结果。以下是一个简单的示例：


import handout
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
doc = handout.Handout(directory='output')
 
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
doc.add_text('数据加载完成')
 
# 数据预处理
data = data.dropna()
doc.add_text('数据预处理完成')
 
# 可视化数据
plt.hist(data['column_name'])
doc.add_figure(plt.gcf())
 
doc.show()

机器学习项目文档

在机器学习项目中，Handout 可以帮助你记录模型训练过程、评估结果和调参过程。例如：


import handout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
doc = handout.Handout(directory='output')
 
# 加载数据
X, y = load_data()
doc.add_text('数据加载完成')
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
doc.add_text('数据划分完成')
 
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
doc.add_text('模型训练完成')
 
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
doc.add_text(f'模型评估得分: {score}')
 
doc.show()