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Jupyter Notebook 是一个基于 Web 的交互式计算环境,支持 Python、R、Julia 等多种编程语言。它是数据科学家、分析师和研究人员的常用工具。Jupyter Notebook 提供了一个强大的用户界面,可以通过笔记本格式进行代码编写、运行、调试、可视化和文档化。
使用 Anaconda 安装 Anaconda 是一个包含了众多科学计算包的 Python 发行版,其中包括了 Jupyter Notebook。安装步骤如下:
使用 pip 安装 如果你已经安装了 Python,可以使用 pip 来安装 Jupyter Notebook:
pip install notebook
安装完成后,可以通过以下命令启动 Jupyter Notebook:
jupyter notebook
执行该命令后,会自动打开默认浏览器并加载 Jupyter Notebook 主界面。你也可以在浏览器中输入 http://localhost:8888
访问它。
Jupyter Notebook 的界面主要分为以下几个部分:
Notebook Dashboard 这是 Jupyter Notebook 的主界面,显示了当前目录中的所有文件和文件夹。你可以在这里创建新的笔记本、打开现有笔记本或管理文件。
Notebook 界面 打开一个笔记本后,进入代码编辑界面。主要由以下几个部分组成:
1、代码单元格 代码单元格用于编写和运行代码。可以通过 Shift + Enter 运行代码单元格,运行结果会显示在单元格下方。
print("Hello, Jupyter Notebook!")
2、Markdown 单元格 Markdown 单元格用于编写富文本,支持 Markdown 语法,可以用来写说明文档、标题、列表、表格等。
- # 这是一级标题
- ## 这是二级标题
- - 这是一个列表项
3、原始单元格 原始单元格不执行代码,也不渲染 Markdown,通常用于保留原始文本或数据。
Jupyter Notebook 提供了许多快捷键,极大地提高了工作效率。以下是一些常用的快捷键:
Jupyter Notebook 提供了一些特殊的命令,称为魔法命令(Magic Commands),用于简化一些常见操作。这些命令分为两类:行魔法(Line Magic)和单元魔法(Cell Magic)。
1、行魔法 行魔法以 %
开头,作用于单行代码。例如:
%timeit x = [i for i in range(1000)]
2、单元魔法 单元魔法以 %%
开头,作用于整个单元格。例如:
- %%timeit
- x = [i for i in range(1000)]
- y = [i**2 for i in range(1000)]
Jupyter Notebook 支持多种数据可视化库,如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。以下是一个简单的示例,使用 Matplotlib 进行数据可视化:
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
-
- # 生成数据
- x = np.linspace(0, 10, 100)
- y = np.sin(x)
-
- # 创建图形
- plt.figure(figsize=(10, 5))
- plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
- plt.title('Simple Plot')
- plt.xlabel('X axis')
- plt.ylabel('Y axis')
- plt.legend()
- plt.show()
Jupyter Notebook 有许多扩展(Extensions),可以通过 nbextensions 安装和管理。常用的扩展包括代码折叠、表格编辑器、变量检查器等。
安装 nbextensions:
- pip install jupyter_contrib_nbextensions
- jupyter contrib nbextension install --user
安装后,可以在 Jupyter Notebook 的菜单中找到 Nbextensions 选项卡,启用或禁用所需的扩展。
Jupyter Notebook 文件(.ipynb)是 JSON 格式,直接在 Git 中查看会比较困难。可以使用 nbdime
工具来比较和合并 Jupyter Notebook 文件。
安装 nbdime:
pip install nbdime
配置 Git 使用 nbdime:
nbdime config-git --enable
1、使用 ipywidgets 进行交互 ipywidgets 库允许在 Jupyter Notebook 中创建交互式控件,如滑块、按钮、文本框等。例如:
- import ipywidgets as widgets
- from IPython.display import display
-
- slider = widgets.IntSlider(value=5, min=0, max=10, step=1, description='Number:')
- display(slider)
-
- def on_change(change):
- print(f"Slider value: {change['new']}")
-
- slider.observe(on_change, names='value')
2、集成 SQL 查询 可以使用 ipython-sql
扩展来在 Jupyter Notebook 中运行 SQL 查询:
pip install ipython-sql
在笔记本中加载扩展并运行查询:
- %load_ext sql
- %sql sqlite:///:memory:
- %sql CREATE TABLE test (a INT, b TEXT);
- %sql INSERT INTO test VALUES (1, 'Hello'), (2, 'World');
- %sql SELECT * FROM test;
Jupyter Notebook 是一个功能强大且灵活的工具,广泛应用于数据科学、教学、研究等领域。Jupyter Notebook 的强大之处在于其扩展性和社区支持,建议深入探索和利用各种扩展和工具,提高工作效率。
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