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Jupyter NoteBook
Jupyter是一个开源的交互式计算环境：
特点
- 交互式编程：支持以单元格为单位编写和运行代码，用户可以实时看到代码的执行结果，便于逐步调试和理解代码逻辑。
- 多语言支持：不仅支持Python，还能使用R、Julia等多种编程语言，满足不同用户的需求。
- 文档与代码结合：可以在代码单元格之间插入Markdown格式的文本单元格，用于记录代码的思路、解释分析结果、撰写文档等，将代码和文档紧密结合，方便分享和交流。
- 数据可视化方便：能够轻松地将数据可视化，直接在笔记本中显示图表、图像等可视化结果，有助于数据分析和探索。
- 可扩展性强：有丰富的插件和扩展可供使用，能够根据用户的具体需求进行功能扩展和定制。
界面
- 单元格：分为代码单元格和文本单元格。代码单元格用于编写和运行代码，文本单元格使用Markdown语法编写文本，可用于记录说明、解释代码等。
- 菜单和工具栏：提供了各种操作选项，如新建、打开、保存文件，运行单元格代码，中断或重启内核等功能。
使用方法
- 创建和打开笔记本：在Jupyter启动界面中，可以创建新的笔记本，选择编程语言，也可以打开已有的笔记本文件。
- 编写和运行代码：在代码单元格中输入代码后，按下
Shift + Enter组合键或点击工具栏中的运行按钮来执行代码。代码的输出结果会显示在单元格下方。 - 编辑文本单元格：在文本单元格中可以使用Markdown语法进行文本编辑，如设置标题、插入列表、添加链接、图片等。编辑完成后，同样可以使用
Shift + Enter组合键将其转换为渲染后的格式。 - 管理内核：可以通过菜单中的选项来中断、重启内核，以解决代码运行中的错误或重新初始化环境。
应用场景
- 数据分析与探索：数据分析师可以使用Jupyter进行数据清洗、分析和可视化，快速探索数据的特征和规律。
- 机器学习和深度学习：研究人员和工程师可以在Jupyter中进行模型的开发、训练和调试，方便地试验不同的算法和参数。
- 教学与学习：教师可以使用Jupyter编写教学笔记、布置作业和示例代码，学生可以通过运行代码来理解知识点，进行实践操作。
- 文档编写与分享：将代码和相关的说明文档整合在一起，形成可分享的文档，方便与他人交流和协作。
注
Jupyter现在是数据科学、机器学习等领域中不可或缺的工具。笔者也一直使用这个工具。主要的免费在线网站列在下面，笔者自己常用的是天翼云和科赛网的工具站。天池的也很好，但只有三个月的免费时间。
- 百度AI Studio：该平台自带numpy、pandas、matplotlib、sklearn、paddlepaddle等常用库，无需搭建，登陆即可使用，适合进行机器学习、深度学习等相关实验。
- 阿里天池：它提供了在线的Jupyter环境，具备丰富的数据集和一些机器学习、数据挖掘的相关工具，方便用户进行数据分析和模型训练等操作。
- 科赛网（Kesci）：就是和鲸社区。该平台提供2核，8G内存服务器，有在线Jupyter环境，适合进行数据科学相关的学习和实践，并且有一些竞赛和项目可供参与。
- Cube Studio：这是开源的一站式机器学习平台，支持多租户、SSO单点登录，提供在线Jupyter环境，还支持多种机器学习和深度学习框架，以及模型的训练、管理和推理服务等。
- Python Jupyter VIP：该平台验证手机号可免费使用，但会限制每个账号的CPU、内存和运行Notebook的个数等，适合学习Python语法。
- Google Colab：
- 特点：由Google提供，托管在云端。可通过Google账户登录使用，能轻松进行数据分析、机器学习实验等编程任务。集成了众多常用的Python库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，还提供免费的GPU计算资源，能显著加速深度学习模型训练等计算密集型任务，支持版本控制（Git集成）。
- 使用方法：点击右上角“登录”按钮，使用Google账户登录。在其中可方便地创建和编辑Notebook，编写文本时在新的Markdown单元格中输入内容，按下“Shift+Enter”键可将Markdown内容渲染为HTML格式文本；运行代码单元格同样按“Shift+Enter”键。
- Jupyter Notebook Online：
- 特点：官方提供的在线服务，可通过GitHub账号登录，也支持Google、Facebook、LinkedIn等账号登录。登录后能创建、编辑和运行Jupyter Notebook。
- 使用方法：访问其网站，通过相应账号登录后，按照界面提示进行操作，创建Notebook并编写代码等内容，使用“Shift+Enter”键运行单元格。
- Microsoft Azure Notebooks：
- 特点：由Microsoft Azure提供，可在线编写和运行Python代码，基于云计算技术，方便在不同设备上访问Notebook，能创建Python、R和F# Notebook，并与GitHub集成。
- 使用方法：访问相关网站，注册登录后，根据指引创建Notebook，选择对应的编程语言，在单元格中编写代码并运行。
- CoCalc：
- 特点：基于云的计算平台，支持创建和共享Jupyter Notebook，支持多种编程语言和交互式计算。
- 使用方法：访问其官网，注册账号后登录，创建Notebook文档，即可开始编写代码和进行交互计算。
- Python.jupyter.vip：
- 特点：能免费使用，只要能上网就可登录，不占用本地电脑资源，但有一定限制，注册时需验证手机以获得账号和密码，每个账号的CPU、内存及运行NoteBook的个数等可能受限，不过用于学习Python语法基本够用。
- JupyterLite：
- 特点：是精简版本的JupyterLab，只要有GitHub账号就可快速配置专属的Python运行环境。
- 使用方法：登录个人GitHub账号，访问JupyterLite。将该仓库克隆到个人账户下；在个人GitHub界面下点击设置部分，选择Pages选项，将默认行为改为Github Actions；选择Actions菜单，重新初始化运行，运行成功后通过浏览器访问配置好的地址即可使用。