jupyter-工具链

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Jupyter是一个开源的交互式计算环境，它支持多种编程语言，包括但不限于Python、R和Julia。它的名字来源于三种主要编程语言：Julia、Python和R。

Jupyter的主要特点之一是它以Notebook的形式呈现，这是一个交互性文档，可以包含实时代码、图形、文本和富媒体输出。以下是使用Jupyter的一般步骤：

  1. 安装Jupyter：

  2. 使用包管理器（如pip）安装Jupyter。在命令行中运行以下命令： bash pip install jupyter

  3. 启动Jupyter：

  4. 在命令行中输入以下命令启动Jupyter Notebook： bash jupyter notebook

  5. 这将在默认浏览器中打开Jupyter的用户界面。

  6. 创建新Notebook：

  7. 在Jupyter界面中，点击右上角的“New”按钮，然后选择所需的编程语言（例如，Python 3）。

  8. 编写和执行代码：

  9. 在Notebook中，你可以编写代码并逐个单元格执行。要执行单元格，可以使用Shift + Enter。

  10. Markdown和文本：

  11. 你可以使用Markdown单元格添加文本、标题和图像，使Notebook更具可读性。

  12. 保存和导出：

  13. 通过点击工具栏上的保存按钮来保存Notebook。你还可以导出Notebook为不同的格式，如HTML、PDF或其他。

  14. 关闭Jupyter：

  15. 在命令行中按Ctrl + C关闭Jupyter Notebook服务器。

Jupyter的强大之处在于它提供了一种交互式、可视化的方式来探索和展示数据，适用于数据科学、机器学习、教育和其他领域。

官网

文档

Jupyter是一个非常流行的开源项目，它为交互式计算提供了强大的环境，下面从多个方面详细介绍Jupyter：

1. Jupyter概述

Jupyter项目起源于IPython项目，它的目标是支持多种编程语言的交互式计算。“Jupyter”这个名字是由Julia、Python和R这三种编程语言的名称组合而来，这也暗示了Jupyter对多种语言的支持。Jupyter的核心是提供一个交互式的笔记本界面，允许用户创建和共享包含代码、文本、可视化结果等内容的文档。

2. Jupyter Notebook

  • 特点
    • 交互式编程：用户可以逐行运行代码，并立即看到结果。这对于数据探索、模型调试和算法验证非常有用。
    • 富文本支持：可以使用Markdown语法添加文本说明、标题、列表、公式等，使代码文档化，便于理解和分享。
    • 可视化集成：能够直接在笔记本中显示各种图表，如Matplotlib、Seaborn等库绘制的图形，方便进行数据可视化分析。
    • 多语言支持：支持Python、R、Julia等多种编程语言，用户可以在同一个笔记本中切换不同的内核来运行不同语言的代码。
  • 使用步骤
    1. 安装：如果使用Anaconda，Jupyter Notebook已经预装；如果使用pip，可以使用以下命令安装：
pip install jupyter notebook

2. **启动**：在命令行中输入`jupyter notebook`，会自动打开浏览器并显示Jupyter Notebook的界面。
3. **创建和编辑笔记本**：在界面中点击“New”按钮，选择合适的内核创建新的笔记本，然后就可以编写代码和文本了。
4. **运行代码**：在代码单元格中输入代码，按下`Shift + Enter`组合键即可运行代码并显示结果。

3. JupyterLab

  • 特点
    • 现代化的界面：JupyterLab提供了一个更加灵活和可定制的界面，支持多窗口布局，用户可以同时打开多个笔记本、代码编辑器、终端等。
    • 集成开发环境（IDE）功能：具备文件管理、代码调试、版本控制等功能，更适合专业的开发和数据分析工作。
    • 扩展性：支持丰富的插件扩展，可以根据需要安装各种扩展来增强功能。
  • 使用步骤
    1. 安装：使用pip安装：
pip install jupyterlab

2. **启动**：在命令行中输入`jupyter lab`，会自动打开浏览器并显示JupyterLab的界面。后续的使用方式与Jupyter Notebook类似。

4. 应用场景

  • 数据科学和机器学习：用于数据清洗、探索性数据分析、模型训练和评估等工作。例如，使用Python的pandas库处理数据，scikit - learn库进行机器学习建模，然后在Jupyter Notebook中展示分析结果。
  • 教学和学习：教师可以使用Jupyter Notebook创建交互式的教学材料，学生可以通过运行代码来加深对知识的理解。
  • 科研和学术交流：科研人员可以在Jupyter Notebook中记录实验过程和结果，方便与同行进行交流和分享。