• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Truco Jupyter: ¿cómo se eliminar la salida en una celda de un IPython Notebook?

IPython, Jupyter, Truco

diciembre 13, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

La salida de las celdas de un IPython Notebook son los resultados su ejecución. Por lo que en la mayoría de los casos es una información tanto útil y como necesaria. Pero a medida que crecen los análisis realizados en algunos IPython Notebook la información mostrada puede ser redundante e innecesaria. Por lo que puede útil poder eliminar la salida en una celda de un IPython Notebook.

Para solucionar este problema se puede modificar el código de la celda. Eliminado todos los comandos print e indicando en las funciones que lo tienen la opción verbose a False. La otra opción es utilizar el comando %%capture en la celda. Esto es lo que se puede ver en la siguiente captura de pantalla, la salida de una misma celda con y sin esta opción.

Una celda con y sin el comando %%capture
Una celda con y sin el comando %%capture.

El comando %%capture puede ser útil cuando, por algún motivo, no sea necesario obtener la salida del análisis y esta sea abundante. Reduciendo de esta forma el tamaño visual de los IPython Notebook.

Imágenes: Pixabay (Theodor Moise )

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
En Analytics Lane
Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Desbalanceo de Clases en Credit Scoring: Por Qué Usamos Ponderación en lugar de Undersampling
  • Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
  • Curiosidad: El “bug”, la polilla y la leyenda de Grace Hopper
  • Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob
  • BG/BB: el modelo de CLV para compras en períodos discretos
  • Errores comunes al interpretar resultados estadísticos
  • Método del codo: interpretación correcta y limitaciones
  • Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas
  • Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV

Publicado en: Python Etiquetado como: IPython, Jupyter, Truco

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV

septiembre 22, 2026 Por Daniel Rodríguez

Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026

septiembre 17, 2026 Por Daniel Rodríguez

Método del codo: interpretación correcta y limitaciones

septiembre 15, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV publicado el septiembre 22, 2026 | en Ciencia de datos
  • Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios publicado el septiembre 18, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • Cómo comparar datos con barras en Matplotlib: agrupadas, apiladas y porcentuales publicado el mayo 12, 2026 | en Python
  • Cómo validar nombres de hojas (sanitizar) y archivos Excel con Python publicado el noviembre 4, 2024 | en Herramientas, Python
  • Cómo abrir una ventana de Chrome con tamaño y posición específicos desde la línea de comandos en Windows publicado el octubre 14, 2025 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto