Jupter Notebook 使用技法

短命女 2022-10-26 03:52 242阅读 0赞

**Jupter Notebook 使用技法**

本篇将给大家介绍一款超级好用的工具：`Jupyter notebook`。

为什么要介绍这款工具呢？

如果你想使用`Python`学习数据分析或数据挖掘，那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具，它很容易上手，用起来非常方便，是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用，在数据挖掘平台 `Kaggle` 上，使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 `jupyter notebook` 来实现分析和建模的过程，因此，如果你想学习机器学习，数据挖掘，那么这款软件你真的应该了解一下。

本篇博主总结了关于`Jupyter notebook`的一些关键点，帮助大家快速了解并使用它。

## 什么是Jupyter notebook？ ##

`Jupyter notebook` 是一种 Web 应用，它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，非常方便研究和教学。在原始的 Python shell 与 IPython 中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料以及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。但是，notebook 能将这一切集中到一处，让用户一目了然。

`Jupyter notebook`特别适合做数据处理，其用途可以包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析。

## Jupyter notebook是如何工作的？ ##

`Jupyter notebook` 源于 Fernando Perez 发起的 `IPython` 项目。IPython 是一种交互式 shell，与普通的 Python shell 相似，但具有一些更高级的功能，例如语法高亮显示和代码补全，还有一些 magic 操作，十分方便。Jupyter notebook 将 IPython 做成了一种 Web 应用，我们可以通过它的基本架构更清楚的了解：

![图片描述][6d9f0c7e38e3b355656e83e33e09d79d.png]

可以看到，这里的核心是 notebook 的服务器。用户通过浏览器连接到该服务器，而 notebook 呈现为 Web 应用。用户在 Web 应用中编写的代码通过该服务器发送给内核，内核运行代码，并将结果发送回该服务器。然后，任何输出都会返回到浏览器中。保存 notebook 时，它将作为 `JSON` 文件(文件扩展名为 `.ipynb`)写入到该服务器中。

此架构的一个优点是，内核无需运行 Python。由于 notebook 和内核分开，因此可以在两者之间发送任何语言的代码。例如，早期的两个非 Python 内核分别是 R 语言和 Julia 语言。使用 R 内核时，用 R 编写的代码将发送给执行该代码的 R 内核，这与在 Python 内核上运行 Python 代码完全一样。IPython notebook 已被改名，因为 notebook 变得与编程语言无关。新的名称 Jupyter 由 `Julia`、`Python` 和 `R` 组合而成。

## 安装Jupyter notebook ##

最简单的方法就是使用 `Anaconda`，其发行版附带了 Jupyter notebook。

在 conda 环境下安装 Jupyter notebook 可以使用 `conda install jupyter notebook`。当然，也可以通过 `pip` 来安装 `pip install jupyter notebook`。

## 启动 notebook 服务器 ##

启动 notebook 很简单，只需要在终端环境下输入 `jupyter notebook`， 服务器就会在当前操作的目录下启动。当然你可以建立一些专门用来运行 notebook 的文件夹，尤其对于不同的 Python版本以及一些项目(后面会提到)。

启动后，默认的 notebook 服务器的运行地址是 `http://localhost:8888`。只要 notebook 服务器仍在运行，你随时都能通过在浏览器中输入 `http://localhost:8888` 返回到 web 页面中。

![图片描述][ffe78dbc662c4cfeedcf916128c074dd.png]

可以通过点击 “New” 创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。

![图片描述][26f1d3d58f47eb627f708bf3f7146aa2.png]

“Notebook”下的列表显示了已安装的内核。这个示例中可以看到版本是 `Python 2.7`，因此列出了 Python 2.7 内核。当然，如果你同时安装了其它内核比如 `Python 3`，那么它也会在列表中同时出现。这又是 notebook 的另一大好处，就是可以同时管理多个版本，当你同时需要 Python 2 和 Python 3，或者 Scala 2.10 和 2.11 的内核的时候，是十分方便的。

而对于关闭 notebook，可以这样操作：

![图片描述][dffd70598fa813c15a888918deea1ca3.png]

## notebook 界面 ##

notebook 界面由基本的单元格组成，每个单元格在可编辑状态下可以任意的输入代码和注释说明(markdown)。默认的是代码格式，也就是下图中所示的 `code`。

![图片描述][4849034065c6d77db782be76a1315906.png]

![图片描述][9e415effaee5263a11e0949078217ab5.png]

单元格绿色代表内容可编辑状态，蓝色代表单元格可操作状态(比如删除单元格，必须回到蓝色)，而蓝色与绿色之间可以用 `Esc` 和 `Enter` 来切换。

![图片描述][429fb7aad6cc416e4949939de7e229e0.png]

`Kernel` 的小圆圈在空闲状态下是空的，而当运行代码时，会被填满，所以可以通过观察 `Kernel` 的状态观察程序是否运行完成。

## 代码单元格 ##

notebook 中的大部分工作均在代码单元格中完成。编写和执行代码都在这里，就像我们平时在 IDE 软件里敲代码一样，给变量赋值、定义函数和类、导入包等。执行单元格代码可以通过 `Shift + Enter` 来完成。下面是一个示例：

![图片描述][378de27bc9c308d33a4b046119d3b4fd.png]

## Markdown 单元格 ##

`Markdown` 是格式化语法，可以加入链接、将文本样式设为粗体或斜体和设置代码格式。像代码单元格一样，按 `Shift + Enter` 或 `Ctrl + Enter` 可运行 Markdown 单元格，这会将 Markdown 呈现为格式化文本。

`Markdown` 在这里就不详细介绍了，如果不清楚可以查看官网：[http://www.markdown.cn/][http_www.markdown.cn]。下面是一个 `Markdown` 的示例：

![图片描述][43e914c4355691d3859fef725173ed23.png]

## 快捷键 ##

notebook 自带一组快捷键，能让你快速使用键盘与单元格交互，而无需使用鼠标和工具栏。熟悉这些快捷键需要花费一点时间，但如果能熟练掌握，将大大加快你在 notebook 中的工作速度。所有的快捷键就不在这里展示了，因为这些快捷键可以通过单元格 蓝色 状态下按 `"h"` 来查

![3580f84a362ad6296412400afed3eca1.png][]

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## Magic 关键字 ##

`Magic关键字`是 IPython 的一些高级用法，可以运行特殊的命令，然后控制 notebook。例如，在 notebook 中可以使用 `%matplotlib` 将 matplotlib 设置为以交互方式工作。

Magic 命令的前面带有一个或两个百分号(`%` 或 `%%`)，分别代表行 Magic 命令和单元格 Magic 命令。行 Magic 命令仅应用于编写 Magic 命令时所在的行，而单元格 Magic 命令应用于整个单元格。

如果要测算整个单元格的运行时间，请使用 `%%timeit`，如下所示：

![图片描述][9d43b86fdfb6be9b03b8c2792e7f2bbc.png]

如果要在 notebook 中嵌入可视化内容，可以说使用 `%matplotlib inline`，如下所示:

![!\[图片描述][f021f70278d09fcf5395501655bfce7a.png]

默认情况下，图形呈现在各自的窗口中。但是，你可以通过命令传递参数，以选择特定的“后端”(呈现图像的软件)。要直接在 notebook 中呈现图形，应将通过命令 `%matplotlib inline` 内联后端一起使用。

> 提示：在分辨率较高的屏幕(例如 Retina 显示屏)上，notebook 中的默认图像可能会显得模糊。可以在 %matplotlib inline 之后使用 `%config InlineBackend.figure_format = 'retina'` 来呈现分辨率较高的图像。

当然，还有很多 Magic 关键字的使用，这里只列出了两个常用的介绍给大家。更多内容请参考：[http://ipython.readthedocs.io...][http_ipython.readthedocs.io...]

## 总结 ##

通过本篇，相信你已经了解并知道如何使用 `Jupyter notebook` 了，但是还需要一些实际的操作才能更熟练的使用它，包括一些快捷键的使用，公众号后台回复 "notebook快捷键" 可获取一份练习快捷键的辅助材料。

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[http_www.markdown.cn]: http://www.markdown.cn/
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[http_ipython.readthedocs.io...]: http://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html