简介
Jupyter是个支持多语言的开源交互式开发环境，便于分步执行和显示结果，也十分利于展示。在数据分析、机器学习和教学等领域有着广泛的应用。而作为生物信息学的研究者，我们主要通过基于网页的Jupyter Notebook使用Python和R进行工作。
由于其基于网页的特性，可以方便地在本机浏览器中使用子系统和远程服务器上的Python和R环境。
本文主要介绍Jupyter Notebook的安装和R环境的搭建（Jupyter自带对Python的支持），以及子系统和远程服务器上的Jupyter Notebook上的使用方法。
接下来的整个部署过程全部基于非Root权限，以便于没有服务器Root权限的朋友使用。
Jupyter本体安装
使用以下命令安装Jupyter本体（虽然使用pip命令也可以安装，但是为了后续数据分析的包管理方便，强烈建议转换到Anaconda上）
conda install jupyter
conda会自动列出一系列需要一起安装的包，输入“y”后回车即可。
IRkernel的安装与激活
所需依赖包的安装
进入R交互模式，使用以下命令安装相关依赖包。
install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
个人测试的时候遇到两个包报错，重新安装后成功。即使再次失败，单独再次安装也可以更清晰地看到报错信息，以方便排错。
IRkernel本体的安装与激活
使用以下命令在R交互模式中安装IRkernel。
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
安装完成后再用以下命令激活IRkernel
IRkernel::installspec()
有时候会出现类似上图中的警告信息，可以不用在意
使用
Windows系统OpenSSH安装
SSH命令可以用来在终端下远程登陆服务器。Linux、Mac OS自带SSH命令。Windows 10最新版中自带SSH命令，但并未启用。除了Windows 10最新版外，其他版本的Windows系统并没有自带SSH。（注：如果仅仅是想在本地使用Jupyter，可以跳过这个部分）
非Windows 10系统的OpenSSH安装
通过下面的网址进入OpenSSH for Windows的下载地址
https://github.com/PowerShell/Win32-OpenSSH/releases
根据本地电脑操作系统的位数选择对应的包。32位系统下载OpenSSH-Win32.zip，64位系统下载OpenSSH-Win64.zip。
下载完成后将压缩包解压到一个合适的位置。
记下地址，例如上图中的地址就是
D:\Program Files\OpenSSH-Win64
在“系统属性”窗口中选择“高级”选项卡，点击“环境变量”按钮。
在“环境变量”窗口中选中“用户变量”中的Path，然后点击“编辑”按钮。
在“编辑环境变量”窗口中点击“新建”按钮
在新的输入框里输入刚才OpenSSH的目录（这里就是“D:\Program Files\OpenSSH-Win64”），然后按确定。之后在“环境变量”窗口、“系统属性”窗口中都记得按下“确定”按钮。在新打开的终端中就可以使用ssh命令了。
Windows 10系统的OpenSSH启用
在最新版的Windows 10系统里已经内置了OpenSSH客户端，但是默认是不启用的。所以需要手动开启。
查看是否有“OpenSSH客户端”，如果有，恭喜你，直接就可以在终端中使用ssh命令了。如果没有则点击“添加功能”。
选中“OpenSSH客户端”选择“安装”
一会儿安装完毕后就可以在新打开的终端中使用ssh命令了。
远程端口映射
Jupyter Notebook支持的是本地使用，但是我们可以通过ssh进行远程端口映射。（注：如果只是希望使用本地系统或者是子系统中的Jupyter，跳过这步）
打开本地电脑的终端，使用以下命令进行远程端口映射：
ssh username@serverip -L 127.0.0.1:1234:127.0.0.1:8888
这个时候终端会提示你输入密码，输入即可。
启动Jupyter Notebook
启动Jupyter Notebook服务
先在远程终端中使用以下命令启动相关服务（注1：如果是本地使用，则在本地终端中输入下面命令，会自动呼出相应页面。注2：如果是使用子系统中的Jupyter，除了要输入下面命令启动Jupyter Notebook服务外，还需要手动打开Jupyter Notebook页面。）
jupyter notebook
本地浏览器打开Jupyter Notebook
由于之前已经把远程端口映射到本地了，所以直接在本地的浏览器地址栏中输入以下地址即可。
127.0.0.1:1234
如果是使用本地系统中的Jupyter，在本地终端启动Jupyter后会自动弹出页面。
子系统中的Jupyter在启动后需要手动在浏览器地址栏输入下面的地址启动。
127.0.0.1:8888
这就可以开始使用了。