Jupyter Notebook介绍

一、Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。

Jupyter notebook（http://jupyter.org/） 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。

• 名字源自Julia、Python 和 R（数据科学的三种开源语言）
• 是一款程序员和科学工作者的编程/文档/笔记/展示软件
• .ipynb文件格式是用于计算型叙述的JSON文档格式的正式规范

 

二、启动 Jupyter Notebook

    首先安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。确保你已经安装了Anaconda。

 

Anaconda https://www.anaconda.com/products/individual 或直接到官网下载

 它也是一款集成软件，因为能看到过程运行结果，做数据分析比pycharm更友好。希望与原来的独立，可选择安装。

 

 三、快速上手notebook

 1、直接单击

自动启动页面

 

 

2.新建notebook文档

• notebook的文档格式是.ipynb

 

 3.内容界面操作

   标题栏：点击标题（如Untitled）修改文档名(左上角)

 可以修改名

4. cell操作

cell：一对In Out会话被视作一个代码单元，称为cell

cell行号前的 * ，表示代码正在运行

 

Jupyter支持两种模式：

编辑模式（Enter）
    命令模式下回车Enter或鼠标双击cell进入编辑模式
    可以操作cell内文本或代码，剪切／复制／粘贴移动等操作
命令模式（Esc）
    按Esc退出编辑，进入命令模式
     可以操作cell单元本身进行剪切／复制／粘贴／移动等操作

5. 鼠标操作

6.关闭notebook文件 

 

 7、上传notebook文件

    

 8、共享你的notebook

单击File->Download as，你可以选择多种格式下载你的notebook。一般我都会根据下面的用途来选择不同的下载格式：

1）如果我想和客户分享我的数据分析成果，我会选择将notebook下载为HTML文件。

2）如果我希望将自己的数据分析成果和代码嵌入到项目中，比如为药店管理系统做个数据分析子模块，我就会选择Python（.py）模块，这可以将我的代码融入项目中，成为子模块，方便和其他开发人员共同完成任务。

3）如果要在博客或文档中使用 notebook，我就选择Markdown格式。

4）默认的notebook文件后缀是.ipynb

9、 关闭Jupler notebook服务器

直接关闭打开notebook的页面就可以。再次提醒，这会立即关闭所有运行中的 notebook，因此，请确保你保存了工作！

关闭notebook服务器后，下次启动再打开notebook，当你继续在该notebook中写代码时，发现之前的变量无法访问了。需要你在该notebook的Kernerl选项卡中选择“Run All”重新编译下之前的代码。

10、 快捷键操作
   两种模式通用快捷键

   Shift+Enter，执行本单元代码，并跳转到下一单元
   Ctrl+Enter，执行本单元代码，留在本单元
命令模式：按ESC进入

Y，cell切换到Code模式

M，cell切换到Markdown模式

A，在当前cell的上面添加cell

B，在当前cell的下面添加cell

其他(了解)

双击D：删除当前cell

Z，回退

L，为当前cell加上行号

Ctrl+Shift+P，对话框输入命令直接运行

快速跳转到首个cell，Crtl+Home

快速跳转到最后一个cell，Crtl+End -->

编辑模式：按Enter进入

补全代码：变量、方法后跟Tab键

为一行或多行代码添加/取消注释：Ctrl+/（Mac:CMD+/）

其他(了解)：

多光标操作：Ctrl键点击鼠标（Mac:CMD+点击鼠标）
回退：Ctrl+Z（Mac:CMD+Z）
重做：Ctrl+Y（Mac:CMD+Y)

四、 Jupyter Notebook中自动补全代码相关功能

安装：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

运行

jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check 

打开你的jupyter notebook，你就会发现，菜单栏上面多了一栏Nbextension，在那里面勾选你想要的扩展功能即可。

 选择如下：

 效果：