政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具Jupyter Notebook入门（超级详细）

        Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式计算环境，可以用于创建、共享和运行代码、文档和可视化效果。它支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等，并且提供了一个强大的交互式环境，可以编写和执行代码块，并在同一个界面中显示代码输出结果、文本说明和图形可视化。       

        Jupyter Notebook是在数据科学和机器学习领域非常流行的开发环境，被誉为每个数据科学家都应该掌握的工具。我们无须离开Jupyter Notebook环境，就可以编写程序、运行代码、查看输出及可视化数据结果，还可以在其中编排文本内容、编写和显示复杂的数学公式等。是机器学习领域开发算法模型的利器，从事IT工作的小伙伴们多多少少都应该掌握一丢丢。

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        Jupyter Notebook的特点包括：

1. 交互式编程环境：用户可以逐个代码块地编写和执行代码，可以立即看到结果，并进行实时调试和修改。
2. 支持多种编程语言：Jupyter Notebook不仅支持Python，还支持其他常用的科学计算语言，如R、Julia等，可以在同一个界面中混合使用多种语言。
3. 基于Web的界面：Jupyter Notebook使用基于Web的界面，可以在浏览器中访问和使用，方便在不同设备上进行工作和共享。
4. 结合代码和文档：Jupyter Notebook可以在同一个环境中编写和展示代码、文本说明和可视化效果，可以方便地创建交互式的数据分析和可视化报告。
5. 方便的代码共享和展示：Jupyter Notebook可以保存为.ipynb格式的文件，可以方便地共享给他人使用，并且可以将Notebook导出为HTML、PDF等格式，方便展示和演示。

话不多说，开始演绎。

一 、快速安装Jupyter

        Jupyter Notebook起源于一个Python交互式开发环境项目IPython Notebook。该项目的目标是为Python提供一个强大的REPL交互式开发环境，即“读取用户输入-执行代码-输出结果-循环上述操作”（Read-Eval-Print Loop，REPL）的交互式开发环境。IPython Notebook非常成功地实现了交互式开发环境以及强大的文档功能。后来，项目组把IPython和Python解释器剥离，实现了对多种语言的支持，将之命名为Jupyter。

        咱们将通过安装Anaconda来完成Jupyter的安装。Anaconda的安装，我的以前博客中提到，参考：基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例

        相信参考我的这篇博客的前半部分，您已经安装好了Anaconda吧，Anaconda是一款开源的Python和R编程语言的发行版。它包含了大量常用的科学计算和数据分析库，可以提供一个完整而强大的开发环境，是数据科学领域最实用的工具之一。Anaconda附带了Jupyter Notebook，可以在浏览器中运行，支持实时代码编辑和执行、数据可视化、文档编写等功能。

        通过安装Anaconda，不仅安装好了Jupyter，还为我们进行各种学习演练配置好了基本环境，大量的演练都可以直接上手。

        安装好Anaconda之后，在Windows开始菜单中就可以看到Jupyter Notebook，我这边是这样的。

        

点击：Jupyter Notebook 打开，系统会使用默认浏览器打开Jupyter主页，这个过程中有如下窗口：

该窗口意在建立一个本地服务供Jupyter使用，所以在使用Jupyter Notebook的过程不要关闭这个窗口。

此时，您在浏览器的标签栏中看到了这个窗口：

恭喜您，您已经准备好了Jupyer Noteboo