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c2c概念,郑州网站优化软件,做公益网站的原因,佛山模板建站哪家好Jupyter Notebook 是一个功能强大的交互式计算环境,广泛应用于数据科学、机器学习和数据分析领域。它允许用户在浏览器中创建和共享包含代码、文本、数学公式、图表等的文档。本文将为您提供一份简明的 Jupyter Notebook 入门教程,帮助您快速上手。 1. 什…

Jupyter Notebook 是一个功能强大的交互式计算环境,广泛应用于数据科学、机器学习和数据分析领域。它允许用户在浏览器中创建和共享包含代码、文本、数学公式、图表等的文档。本文将为您提供一份简明的 Jupyter Notebook 入门教程,帮助您快速上手。


1. 什么是 Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook 是一种基于 Web 的交互式计算环境,支持多种编程语言(如 Python、R 和 Julia)。它的核心是一个 .ipynb 文件,这种文件可以保存代码、输出结果、Markdown 文本和其他多媒体内容。
在这里插入图片描述


2. 安装 Jupyter Notebook

(1) 使用 Anaconda 安装

最简单的方式是通过 Anaconda 安装 Jupyter Notebook。Anaconda 是一个包含了许多科学计算库的 Python 发行版,其中已经集成了 Jupyter Notebook。

安装完成后,在终端或命令提示符中运行以下命令启动 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

Anaconda Navigator 是 Anaconda 提供的一个图形化用户界面(GUI),用于管理和启动各种数据科学工具。通过它,您可以轻松管理环境、安装软件包、运行 Jupyter Notebook 和其他应用程序,而无需直接操作命令行。
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(2) 使用 pip 安装

如果您使用的是基础的 Python 环境,可以通过 pip 安装 Jupyter Notebook:

pip install notebook

然后运行 jupyter notebook 启动。


3. 创建第一个 Notebook

启动 Jupyter Notebook 后,您会在浏览器中看到如下界面:

http://localhost:8888/
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  1. 点击右上角的 “New” 按钮,选择 “Python 3”。
  2. 这将创建一个新的 Notebook 文件,并自动命名为 Untitled.ipynb。您可以点击文件名进行重命名。

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4. 示例

  1. Jupyter Notebook 界面介绍
  2. 创建和运行代码单元
  3. 使用 Markdown 编写文本
  4. 保存和共享 Notebook
  5. 导入和导出 .ipynb 文件

Jupyter Notebook 界面介绍

在这里插入图片描述

Jupyter Notebook 的界面主要由以下几个部分组成:

  1. 文件浏览器:显示当前目录下的文件和文件夹。
  2. 工具栏:提供了一些常用的操作按钮,如保存、运行、停止等。
  3. 代码单元:你可以在这里编写和运行代码。
  4. 输出区域:代码的运行结果将显示在这里。

创建和运行代码单元

在 Jupyter Notebook 中,你可以创建代码单元来编写和运行代码。代码单元支持多种编程语言,默认是 Python。

  1. 点击工具栏上的 + 按钮,创建一个新的代码单元。
  2. 在代码单元中输入以下代码:
print("Hello, Jupyter!")
  1. 按下 Shift + Enter 运行代码单元。你将在输出区域看到 Hello, Jupyter!

使用 Markdown 编写文本

除了代码单元,你还可以使用 Markdown 单元来编写文本。Markdown 是一种轻量级标记语言,可以让你轻松地格式化文本。

  1. 点击工具栏上的 + 按钮,创建一个新的 Markdown 单元。
  2. 在 Markdown 单元中输入以下内容:
# 这是一个标题这是一个段落。你可以使用 **粗体**、*斜体* 和 `代码` 来格式化文本。
  1. 按下 Shift + Enter 运行 Markdown 单元,你将看到格式化后的文本。

保存和共享 Notebook

Jupyter Notebook 会自动保存你的工作,但你也可以手动保存。点击工具栏上的保存按钮,或者按下 Ctrl + S

你可以将 Notebook 保存为 .ipynb 文件,这种文件格式包含了代码、文本和输出结果。你可以将 .ipynb 文件分享给他人,他们可以在自己的 Jupyter Notebook 中打开并查看。

导入和导出 .ipynb 文件

导入 .ipynb 文件

  1. 在 Jupyter Notebook 的文件浏览器中,点击 Upload 按钮。
  2. 选择你要导入的 .ipynb 文件,然后点击 Open
  3. 文件将被上传到当前目录,你可以点击文件名打开它。

导出 .ipynb 文件

  1. 在 Jupyter Notebook 中,点击 File 菜单,然后选择 Download as
  2. 你可以选择将 Notebook 导出为多种格式,如 .ipynb.html.pdf 等。

5. .ipynb VS Code配置

http://localhost:8888/tree?token=cebb3492d2305257b1105bcae013eae2b5bbe22dcb8875ab
运行jypyter时,注意token
选择现有jypter服务器 填入
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6. .ipynb 示例文件

新建文件,复制文本,保存,导入jupyter or VS Code 查看示例

{"cells": [{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["# Jupyter Notebook 入门示例\n","这是一个包含多个示例的 Jupyter Notebook 文件,适合初学者学习。"]},{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["# Jupyter Notebook 入门示例\n","这是一个包含多个示例的 Jupyter Notebook 文件,适合初学者学习。"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["# 基本数学运算\n","a = 10\n","b = 5\n","print(f\"加法: {a + b}\")\n","print(f\"减法: {a - b}\")\n","print(f\"乘法: {a * b}\")\n","print(f\"除法: {a / b}\")"]},{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["## 数据处理 (使用 Pandas)"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["import sys\n","print(sys.executable)"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["# 可以在jypyter中安装环境,但是我这里安装失败了,求点拨。我还是开了个终端,在conda环境里面装的\n","!pip install pandas\n","\n","import pandas as pd\n","\n","# 创建一个简单的数据表\n","data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],\n","        'Age': [25, 30, 35],\n","        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}\n","\n","df = pd.DataFrame(data)\n","print(\"数据表如下:\")\n","display(df)\n","\n","# 查看数据的基本信息\n","print(\"\\n数据描述:\")\n","print(df.describe())"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["## 数据可视化 (使用 Matplotlib 和 Seaborn)"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["import matplotlib.pyplot as plt\n","import seaborn as sns\n","\n","# 生成一些随机数据\n","x = [1, 2, 3, 4, 5]\n","y = [10, 15, 7, 12, 9]\n","\n","# 绘制折线图\n","plt.figure(figsize=(8, 4))\n","plt.plot(x, y, marker='o')\n","plt.title(\"test line\")\n","plt.xlabel(\"X\")\n","plt.ylabel(\"Y\")\n","plt.grid(True)\n","plt.show()\n","\n","# 使用 Seaborn 绘制柱状图\n","sns.barplot(x=x, y=y)\n","plt.title(\"Seaborn\")\n","plt.show()"]},{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["## 简单的机器学习模型 (使用 Scikit-learn)"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["from sklearn.datasets import load_iris\n","from sklearn.model_selection import train_test_split\n","from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n","from sklearn.metrics import accuracy_score\n","\n","# 加载 Iris 数据集\n","iris = load_iris()\n","X, y = iris.data, iris.target\n","\n","# 划分训练集和测试集\n","X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)\n","\n","# 训练决策树模型\n","model = DecisionTreeClassifier()\n","model.fit(X_train, y_train)\n","\n","# 预测并计算准确率\n","y_pred = model.predict(X_test)\n","accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)\n","print(f\"模型准确率: {accuracy:.2f}\")"]},{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["## 文件读写操作"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["# 写入文件\n","with open('example.txt', 'w') as file:\n","    file.write(\"Hello, Jupyter Notebook!\")\n","\n","# 读取文件\n","with open('example.txt', 'r') as file:\n","    content = file.read()\n","    print(\"文件内容:\")\n","    print(content)"]},{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["## 循环与条件语句"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["# 使用循环打印斐波那契数列\n","n = 10  # 数列长度\n","fibonacci = [0, 1]\n","for i in range(2, n):\n","    fibonacci.append(fibonacci[-1] + fibonacci[-2])\n","print(f\"斐波那契数列前 {n} 项: {fibonacci}\")\n","\n","# 条件语句示例\n","num = 7\n","if num % 2 == 0:\n","    print(f\"{num} 是偶数\")\n","else:\n","    print(f\"{num} 是奇数\")"]},{"cell_type": "markdown","metadata": {},"source": ["## 使用 Numpy 进行数组操作"]},{"cell_type": "code","execution_count": null,"metadata": {},"outputs": [],"source": ["!pip install numpy\n","\n","import numpy as np\n","\n","# 创建一个二维数组\n","array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])\n","print(\"原始数组:\")\n","print(array)\n","\n","# 数组转置\n","transposed_array = array.T\n","print(\"\\n转置后的数组:\")\n","print(transposed_array)\n","\n","# 数组求和\n","total_sum = np.sum(array)\n","print(f\"\\n数组所有元素的和: {total_sum}\")"]}],"metadata": {"kernelspec": {"display_name": "Python 3 (ipykernel)","language": "python","name": "python3"},"language_info": {"codemirror_mode": {"name": "ipython","version": 3},"file_extension": ".py","mimetype": "text/x-python","name": "python","nbconvert_exporter": "python","pygments_lexer": "ipython3","version": "3.10.16"}},"nbformat": 4,"nbformat_minor": 4
}

7. 小结

通过本教程,你已经学会了如何安装、启动和使用 Jupyter Notebook。你可以在代码单元中编写和运行代码,在 Markdown 单元中编写文本,并保存和共享你的 Notebook。Jupyter Notebook 是一个强大的工具,适用于数据分析、机器学习、教育等多种场景。

希望这篇教程对你有所帮助!如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言。

Happy Coding! 🚀

— by AGI

http://www.dtcms.com/wzjs/209060.html

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