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适用于Python的Jupyter Notebook入门教程在下面的教程中,将指导您完成安装Jupyter Notebook的过程。同时,我们将探索Jupyter Notebook的基本功能,通过尝试jupyter notebook示例, 您将学习到使用Python进行科学计算和机器学习所需的主要知识。 Jupyter Notebook是一个Web应用程序,它使您可以创建和共享包含以下内容的文档:
Jupyter Notebook非常适合以下应用:
让我们开始吧,先在您的计算机上安装Jupyter Notebook… 设置好Jupyter Notebook开始的第一步是访问该项目的网站,网址为:http://www.jupyter.org 在这里,您会找到两个选择:
第一种选择在浏览器中尝试您可以访问Jupyter Notebook的托管版本。这将使您直接访问而无需在计算机上安装它。 第二个选择安装Jupyter Notebook将带您到另一个页面,该页面为您提供了详细的安装说明。有两种不同的方式:
特别是如果您是Python的新手,并且想从头开始设置开发环境,则使用Anaconda发行版是一个不错的选择。如果您点击链接(https://www.anaconda.com/download/)到Anaconda的下载页面,您可以在Windows,macOS和Linux的安装程序之间进行选择: 下载并执行您选择的安装程序。安装Anaconda发行版后,我们现在可以使用以下命令启动Jupyter Notebook:
您会在命令行上看到以下响应: 这将启动Web服务器,并在默认浏览器中自动打开Jupyter Notebook应用程序。您应该能够看到类似于以下屏幕截图的浏览器输出: 如您所见,Jupyter Notebook的用户界面分为三个部分(选项卡):
默认视图是文件标签,从中可以打开或创建notebook。 创建一个新的notebook创建新的Jupyter Notebook很容易。只需使用”新”(New)下拉菜单,您将看到以下选项: 选择选项Python 3打开一个新的适用于Python的Jupyter Notebook。如下图,notebook已创建,能看到类似以下图示的内容: 笔记本已创建,但仍然没有标题。通过单击顶部的文本“Untitled”,可以为其命名。通过给它起一个名字,笔记本也将被保存为具有扩展名的同名文件.ipynb。例如。命名为notebook01: 切换回“文件”标签,您将可以看到一个新文件notebook01.ipynb: 由于此笔记本文件现在已打开,因此该文件已标记为Running(运行状态)。在这里,您可以通过单击关闭按钮来决定关闭此notebook。 但是,在关闭notebook之前,让我们回到笔记本电脑视图,并尝试一些操作来熟悉notebook的概念。 使用notebooknotebook本身由单元组成。创建notebook后,第一个空单元格已经可用: 该单元格的类型为“Code”,您可以直接开始输入Python代码。执行该代码,可以通过点击运行单元按钮或按Shift + Return键: 所产生的输出在单元下面就变得可见。 执行同时,将自动创建下一个空代码单元,您可以继续向该单元添加更多代码。只是另一个例子: 您可以从Code改为Markdown从而在notebook中包含说明性文字。要更改类型,可以使用下拉输入控件: 一旦将类型切换为Markdown您可以开始输入markdown代码: 输入markdown代码后,您可以再次点击Shift + Return来编译单元格。然后将markdown编辑器单元替换为输出: 如果要再次更改markdown代码,只需单击进入编译结果,然后编辑器模式将再次打开。 编辑和命令模式如果一个单元处于活动状态,则区分两种模式:
如果仅单击一个单元格,则该单元格将以命令模式打开,该模式由左侧的蓝色边框指示: 如果单击该单元格的代码区域,则进入编辑模式。此模式由单元格左侧的绿色边框指示: 如果您想退出编辑模式并再次返回命令模式,只需按ESC键即可。 要获得命令和编辑模式下可用功能的概述,可以使用菜单项打开快捷键的概述:帮助→键盘快捷键: 检查点Jupyter Notebook的另一个很酷的功能是可以创建检查点。通过创建检查点,您可以存储notebook的当前状态,以便以后可以返回到该检查点并还原对notebook所做的更改。 要为notebook创建新的检查点,请从文件菜单 选择 菜单项 保存 和 检查点。创建检查点并保存notebook文件。如果您想在稍后的时间返回该检查点,则需要从菜单中选择相应的检查点条目文件→恢复到检查点。 导出NotebookJupyter Notebook提供了几种导出notebook的选项。这些选项可以在菜单中找到:文件→另存为: 下一步是什么?既然您对Jupyter Notebook有了很好的了解,就可以开始创建自己的Notebook并将其用于下一个Python项目。 Jupyter Notebook非常适合将Python用于诸如Numpy,Pandas 和matplotlib库之类的科学计算和数据分析 。
参考资料
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2023-10-27
2022-08-15
2022-08-17
2022-09-23
2022-08-13