jupyterlab魔法函数
    JupyterLab是一个开源的交互式开发环境，可用于数据科学、机器学习和其他数据导向的工作。它为用户提供一个广泛的功能集，包括编辑、交互式探索数据和创建演示文稿等。JupyterLab的魔法函数可以进一步增强这些功能，使用户能够更快地完成任务。
    魔法函数是一组特殊的命令，可以在JupyterLab中使用以增强其功能。这些函数以%或%%开头，并提供许多有用的功能，如探索数据、处理文件、创建动画和打印文本。以下是一些常用的魔法函数。
    %run
    %run命令可以运行一个独立的Python脚本，并将其结果保存到本地变量中。以下是一个例子，它会运行一个名为“script.py”的脚本，并将其结果保存在“output”变量中：
    %run script.py
    output
    %load
    %load命令可以加载一个Python模块，并将其内容打印到JupyterLab中。这对于在演示文稿或笔记本中使用和共享代码非常有用。以下是一个例子，它会加载一个名为“mymodule.py”的模块，并将其内容打印到屏幕上：
    %load mymodule.py
    %timeit
    %timeit命令可以测量一个Python表达式的执行时间。它对于评估代码的性能非常有用。以下是一个例子，它测量了一个名为“myfunction”的函数的平均执行时间：
    %timeit myfunction()
    %matplotlib
    %matplotlib命令可以在JupyterLab中启用Matplotlib图形库，并在笔记本中显示图形结果。以下是一个例子，显示了一个简单的正弦曲线图：
    %matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x)
linspace函数python
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    %%capture
    %%capture命令可以捕获在JupyterLab中生成的输出，并将其保存到变量中。这对于自动化测试和将JupyterLab的输出集成到其他应用程序中非常有用。以下是一个例子，将生成的输出保存到名为“”的文件中：
    %%capture capturedOutput
    print("Hello, World!")
    with open("", "w") as f:
        f.write(capturedOutput.stdout)
    %%HTML
    <table>
        <tr>
            <th>Column 1</th>
            <th>Column 2</th>
        </tr>
        <tr>
            <td>Value 1</td>
            <td>Value 2</td>
        </tr>
    </table>
    总体而言，JupyterLab的魔法函数为用户提供了一种更快、更有效、更高级的方法来完成任务。它们能够大大减少在JupyterLab中的重复性工作量，让用户更好地利用时间和资源。

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