Jupyternotebook快速⼊门教程
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？
在线下单提示美化代码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？
京东python入门教程
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：
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）。
可以通过点击 “New” 创建新的 notebook、⽂本⽂件、⽂件夹或终端。
注册登录网页的代码
“Notebook”下的列表显⽰了已安装的内核。这个⽰例中安装的版本是 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，可以通过选中⽂件，点击 "shutdown" 来操作操作，但请确认先保存：
通过在终端中按两次 Ctrl + C，可以关闭整个服务器。
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，也就是下图中⼯具栏列表所⽰的 code。
单元格 绿⾊ 代表内容可编辑状态（⽐如输⼊代码），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。
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。
代码单元格驽马十驾是成语吗
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：
Markdown 单元格
2021没封的网站免费的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。
快捷键yslow什么意思
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" 来查看：
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：
如果要在 notebook 中嵌⼊可视化内容，可以说使⽤ %matplotlib inline，如下所⽰:
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。
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。

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