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手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程)_jupyter notebook安装教程

jupyter notebook安装教程

1. 什么是Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它最初由IPython团队开发,现在已经成为一个独立的项目,并广泛用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等等。因其直观易用的界面和强大的功能,在数据科学、机器学习、科学计算和软件开发等领域得到了广泛的应用。它不仅是研究人员、学生和数据分析师的有力工具,也是教师和教育者用于创建交互式教程和演示文稿的理想选择。

2. 方式一:通过命令行pip来安装Jupyter Notebook

首先需要确保已安装Python,不会安装的参考:[python安装教程](点击跳转)

2.1 按下 Win + R 键,输入 “cmd”,按下回车键打开Windows终端

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2.2 使用 pip 安装 Jupyter Notebook,输入以下命令

pip install jupyter
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2.3 安装完成,输入以下命令,启动 Jupyter Notebook

jupyter notebook
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2.4 接下来Jupyter Notebook 会在默认的浏览器中打开。如果没有自动打开,可以在浏览器中输入 http://localhost:8888/tree 打开

[图片]

3. 方式二:利用Anaconda安装Jupyter Notebook

什么是Anaconda
Anaconda是一个开源的Python发行版本,专注于数据分析。它包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项,使得用户可以便捷地获取和管理这些包,同时提供对环境的统一管理。Anaconda的特点包括:

  1. 集成第三方库:Anaconda常用于科学计算领域,集成了许多数据分析库,如pandas、numpy、matplotlib等,可以方便地进行数据分析、机器学习等任务。
  2. 虚拟环境管理:使用conda,用户可以创建多个不同的虚拟环境,每个环境可以分隔不同项目所需要的不同版本的包,有效预防版本冲突。
  3. 跨平台支持:Anaconda支持Linux、Windows、Mac OS X等多个操作系统,并可以自由切换不同版本的Python。
  4. 开源与免费:Anaconda是完全开源和免费的,尽管一些额外的加速和优化功能可能需要付费,但对于学术用途,可以申请免费的License。

因此,对于数据分析的初学者或专业人士来说,Anaconda都是一个非常有用的工具,可以大大提高工作效率和减少配置问题。

3.1 安装Anaconda(Windows系统)

下载地址:https://www.anaconda.com/download/success
下载慢的可以下载我下载好的:https://www.123pan.com/s/OlsEjv-Hrjzh.html

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3.2 更换国内源

为什么需要更换国内源
官方源对应的服务器位于国外,这可能导致下载速度慢,甚至有时无法访问。因此,为了提高下载速度和稳定性,添加国内镜像源是一个有效的解决方案。更换为国内源可以显著提升Anaconda的使用体验,确保用户可以更快速、更稳定地获取所需的软件包和依赖项。

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# 查看当前配置的镜像源
conda config --show channels 
# 恢复默认配置
conda config --remove-key channels
# 向conda的配置中添加清华大学镜像源
conda config --add channels https://mirrors. tuma. tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --set show_channel_urls yes
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3.3 创建一个新环境,在新环境中安装包,安装jupyter

不想创建新环境,也可以直接使用默认的环境,点击直接打开jupyter notebook(接着看3.4就可以)

在这里插入图片描述

创建新环境myenv

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3.4 Jupyter notebook的基础使用

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3.5 conda常用命令

  1. 创建环境:
  • conda create --name myenv: 创建一个名为 myenv 的新环境。
  • conda create --name myenv python=3.8: 创建一个带有指定 Python 版本的环境。
  • conda create --name myenv numpy pandas: 创建一个包含指定软件包的环境。
  1. 管理环境:
  • conda activate myenv: 激活名为 myenv 的环境。
  • conda deactivate: 停用当前环境。
  • conda env list: 列出所有可用环境。
    -conda env remove --name myenv: 删除名为 myenv 的环境。
  1. 安装/卸载软件包:
  • conda install numpy: 安装 numpy 包。
  • conda install numpy=1.19.2: 安装指定版本的 numpy 包。
  • conda install --file requirements.txt: 从 requirements.txt 文件中安装所有指定的软件包。
  • conda remove numpy: 卸载 numpy 包。
  1. 更新软件包:
  • conda update numpy: 更新 numpy 包到最新版本。
  • conda update --all: 更新所有已安装的软件包到最新版本。
  1. 搜索软件包:
  • conda search numpy: 搜索可用的 numpy 版本。
  • conda search "*search_term*": 在 Conda 存储库中搜索指定的软件包。
  1. 清理:
  • conda clean --all: 清理不再需要的临时文件和缓存。
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