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目录
简介
安装
使用
案例
总结
简介
- 定义与背景：
- Jupyter Notebook（此前被称为IPython notebook）是一个交互式笔记本，它支持运行40多种编程语言，包括Python、R、Julia等。
- 它是一个Web应用程序，便于创建和共享包含实时代码、数学方程、可视化和Markdown的程序文档。
- 核心特点：
- 交互式：用户可以在网页中直接编写、运行代码，并实时查看输出结果。
- 支持多种格式：除了支持代码执行，还支持Markdown文档撰写，以及LaTeX公式、PDF、PPT等多种格式的输出。
- 动态可视化：在Jupyter Notebook中生成的图形可以是动态可视化的。
- 易于分享：用户可以通过电子邮件、Dropbox、GitHub等方式轻松分享Notebook。
- 应用场景：
- 数据清理和转换：方便用户进行数据预处理工作。
- 数值模拟：适用于科学计算和模拟实验。
- 统计建模：支持统计分析和模型构建。
- 机器学习：提供便捷的环境进行模型训练和评估。
- 组成与架构：
- Jupyter Notebook主要由网页和文档两部分组成，结合了多个元素如说明文档、计算公式、可视化动态图等。
- 内部包含Jupyter Server和Kernel，其中Server提供Web界面和API服务，Kernel用来执行代码片段。
- 基础操作：
- 键盘输入模式：Jupyter Notebook有两种键盘输入模式，即编辑模式和命令模式。编辑模式允许用户键入代码或文本，命令模式则用于运行程序命令。
- 常用快捷键：如Shift+Enter运行本单元并选中下个单元，Ctrl+Enter运行本单元，Alt+Enter运行本单元并在其下插入新单元等。
- 安装与推荐：
- 建议通过Anaconda来安装Jupyter Notebook，这样可以省去很多配置麻烦。Anaconda是全球最大的数据科学平台，一个基于Python的环境管理工具。
- 也可直接通过pip进行安装。
- 生态系统：
- Jupyter Notebook拥有强大的生态系统，包括JupyterLab（下一代交互式开发环境）、JupyterHub（支持多用户环境）和Binder（基于云的Notebook托管服务）等。
通过上述简介，我们可以看到Jupyter Notebook是一个功能强大、灵活多变的交互式开发环境，适用于数据科学、机器学习、科学计算等多个领域。
安装
pip install jupyter notebook由于安装的包体文件较多，若使用默认的pip源安装的话，速度会很慢，建议添加国内镜像加速源安装：
pip install jupyter notebook -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/有关国内镜像加速源可参考： python-pip配置镜像源加速下载Python包安装：快速配置pip源-国内加速源
使用
安装完成后，在命令行终端窗口直接输入 jupyter notebook 即可。
如图所示：
红框里的路径即为当前 jupyter notebook运行的工作目录。
如需换其它工作目录，直接输入 cd+工作目录路径 ，然后再运行jupyter notebook命令即可在对应工作目录路径打开使用。
启动后，会使用你的默认浏览器打开一个新的页面：
如图点击后即可开始创作你的代码了。
在每个单元格内输入你的代码，同时按 shift+enter 快捷键即可运行该格子内的代码了。
案例
在jupyter notebook，你可以很方便的进行数据分析操作，并查看输出图表。
1.数据分析图表显示
2.直接能看到输出图表效果
总结
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