再之后，在谷歌、微軟等互聯網巨頭的贊助下，IPython Notebook 發展成為更加成熟和完善的開源項目，并更名為 Jupyter Notebook 并且已經成為現代處理數據的必備工具。

從數據清理、數據可視化、數據分析，再到后面的建立機器學習或深度學習模型，都可以在 Jupyter Notebook 完成。同時，Jupyter Notebook 可以保留代碼運行后的結果，方便內容的重用，以及回顧做過的工作。

文章來自公眾號【全棧工程師修煉指南】，請大家多多支持！

2.介紹 Jupyter Notebook

什么是 Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook （以前稱為 IPython Notebook ）是用于跨所有編程語言進行交互式計算的免費軟件、開放標準和web服務，它允許用戶將代碼、注釋、方程式、可視化內容等整合到一個文檔中，并支持多種編程語言，如 Python、R、Julia 等高級編程語言。它在數據科學、機器學習、深度學習、人工智能和教育領域中得到了廣泛的應用。

官網地址：https://jupyter.org/

3.安裝 Jupyter Notebook

描述: 你可以參考官方文檔進行安裝 Jupyter Notebook ，不過此處作者的建議是使用 Anaconda 工具包進行安裝，正如作者前一篇文章中的實踐流程，除此之外，你還可以在本地使用 pip 安裝 Jupyter Notebook，或者在瀏覽器中使用 GetVM 提供的 Jupyter Notebook 在線環境。

方式1. 使用 Anaconda 工具包安裝，參考文章: 《機器學習筑基篇，Ubuntu 24.04 安裝使用 Anaconda 工具包》，此處UP主選擇的方式。

方式2. 使用 pip 安裝，依賴于 Python 環境請自行安裝，官網文檔 https://jupyter.org/install

#?Install?the?classic?Jupyter?Notebook?with:
pip?install?notebook#?To?run?the?notebook:
jupyter?notebook

方式3. 使用 GetVM 提供的 Jupyter Notebook 在線環境，免費計劃每天有5次（每次半小時）的使用時間，滿足低頻日常學習的需求，同時為了避免被挖礦等濫用行為，開發者增加了網絡限制，從而不能訪問外網。

GetVM 是一個 Google Chrome 瀏覽器擴展，它可以幫助你在瀏覽器中快速創建一個 Linux 虛擬機，與本地環境完全隔離。你可以選擇直接打開預設模板，例如 Jupyter Notebook，VS Code，Ubuntu Desktop 等。地址：https://getvm.io

4.配置 Jupyter Notebook

描述：由于UP主是通過 Anaconda 工具包安裝的 Jupyter Notebook，其默認的監聽地址和端口為 localhost:8888 因此只能本地訪問，若其他主機設備需要訪問，則需要重新配置一下 Jupyter Notebook 的監聽地址和端口，同時為了安全起見，需要配置一下 Jupyter Notebook 的密碼，避免非授權用戶通過端口訪問。

操作步驟

Step 1.進入 Conda 環境中，執行如下命令生成 Jupyter Notebook 配置文件。

(base)?weiygeek@Super-Server:~/桌面$?jupyter?notebook?--generate-config
Writing?default?config?to:?/home/weiygeek/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

Step 2.生成 Jupyter Notebook 的訪問密碼文件，打開獲取密碼的 Hash 值。

(base)?weiygeek@Super-Server:~/桌面$?jupyter?notebook?password#?Enter?password:?weiyigeek.top#?Verify?password:?weiyigeek.top#?[JupyterPasswordApp]?Wrote?hashed?password?to?/home/weiygeek/.jupyter/jupyter_server_config.json?(base)?weiygeek@Super-Server:~/桌面$?cat?/home/weiygeek/.jupyter/jupyter_server_config.json#?"IdentityProvider":?{#???"hashed_password":?"argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$ts7wW8G8A+qywpvi2A0qzg$DcOg7yWmOkwaebT90pItoJARMdAwGn80KbWjWTpoYOE"#?}

Step 3.修改 Jupyter Notebook 配置文件，添加如下內容。

(base)?weiygeek@Super-Server:~/桌面$?vim?/home/weiygeek/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
(base)?weiygeek@Super-Server:~/桌面$?grep?-v?"#"?/home/weiygeek/.jupyter/jupyter_notebook_config.py?|?sed?'/^$/d'#?關鍵配置
#?配置?工作目錄
c.JupyterNotebookApp.workspaces_dir?=?'/home/weiygeek/notebook'
#?配置?監聽地址及端口
c.ServerApp.ip?=?'0.0.0.0'
c.ServerApp.port?=?8888
#?配置?Jupyter?Notebook?的訪問密碼
c.PasswordIdentityProvider.hashed_password??=?'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$ts7wW8G8A+qywpvi2A0qzg$DcOg7yWmOkwaebT90pItoJARMdAwGn80KbWjWTpoYOE'
c.PasswordIdentityProvider.password_required?=?True

Step 4.最后啟動執行如下命令 Jupyter Notebook 啟用服務，此處便可通過工作站主機IP+端口進行訪問，之后輸入認證密碼，即可訪問到Jupyter Notebook主界面。

(base)?weiygeek@Super-Server:~/桌面$?jupyter?notebook

4.使用 Jupyter Notebook

1.創建一個新的Note Book

前面設置了 Jupyter Notebook 默認工作目錄為 /home/weiygeek/notebook 里面是空的，現在我們創建一個新的 Note Book，點擊右上角的 “New” 按鈕來新建一個ipynb 文件，并從下拉菜單中選擇一個內核（通常是 Python 3），這將創建一個新的 Notebook，并自動打開一個新的標簽頁。

因為 jupyter Notebook 支持多種數據可視化庫，如 matplotlib、seaborn、plotly 等，這里使用 matplotlib 繪制一個簡單的折線圖。

import?matplotlib.pyplot?as?plt??#?創建一些數據??
x?=?[1,?2,?3,?4,?5]??
y?=?[2,?4,?6,?8,?10]??#?繪制折線圖??
plt.plot(x,?y)??
plt.title('Simple?Line?Plot')??
plt.xlabel('X?Axis')??
plt.ylabel('Y?Axis')??
plt.show()

2.編寫和運行代碼

在新的 Notebook 中，你會看到一個空的代碼單元格，每一個單元格會有三種模式，分別是 Markdown（md） 和 Code（代碼）以及 Raw (文本)，內容說明一般都是以 Markdown 單元格展示，而你需要動手練習的代碼將在 Code 單元格中執行；每個單元格的后面提供了一個菜單欄，可以對單元格進行操作，這些菜單欄包括了單元格的復制、上移、下移、刪除等操作。

假如，你需要切換單元格運行模式，可通過頂部的選項來切換單元格的模式，也可以點擊單元格頭部使用快捷鍵 M 切換到 Markdown 模式，使用快捷鍵 Y 切換到 Code 模式，使用快捷鍵 R 切換到 Raw 模式。

假如，你要運行在這個單元格中編寫Py代碼，只需按 Shift + Enter 運行它，你也可以按 Ctrl + Enter 運行代碼并在下方插入一個新的單元格，代碼執行結果將直接顯示在下方的單元格輸出區域中。

# 1.選中編輯 Markdown單元格，運行（Shift + Enter）此單元格時，它會被渲染成格式化的文本。
#?機器學習第一課這是一個 Markdown 單元格的示例。??-?無序列表項?1??
-?無序列表項?2??[鏈接到?Google](https://www.google.com)??這是一個數學方程：??$$e^{i\pi}?+?1?=?0?
$$#?2.選中單元格，并按?Shift?+?Enter
print('hello?world!')

例如，在 Jupyter Notebook 中，你可以像在任何 Python 腳本中一樣導入庫和加載數據，這里，你可以使用 pandas 庫來加載 CSV 文件：

#?導入模塊
import?pandas?as?pd??#?加載?CSV?文件??
data?=?pd.read_csv('test.csv')??#?顯示數據的前幾行??
display(data.head())

3.單元格順序執行

無論是 Markdown 單元格，還是 Code 單元格，它們在課程中都是按照從上到下的順序依次執行的。后面的單元格需要等待前面的單元格執行完成后，才能繼續執行。執行完成的單元格左側會出現 In [序號] 的標志，例如：

a?=?2
b?=?10#?需要先執行上方單元格給?a,b?變量賦值才能執行我呢～
c?=?a?**?b#?輸出結果
print(c)

溫馨提示：為了方便，Jupyter Notebook 中的 print() 打印操作并不是必須的，例如上方的單元格, a ** b 就能直接輸出結果。

4.代碼補全

在 Jupyter Notebook 中，可以通過 Tab 鍵激活代碼補全功能，例如

#?當我們在使用?import?導入模塊時，只需輸入?im?，然后按?Tab?鍵
im#?若要某個模塊下包含函數的自動補全，必須要導入模塊之后才會生效。
import?numpy?as?np
#?使用 Tab 鍵自動補全 np. 下面的類和相關函數。?
np.#?實例
a?=?np.array([1,?2,?3])
b?=?np.array([4,?5,?6])
a?+?b
#?array([5,?7,?9])a?=?np.array([[1,??2],??[3,??4]])??
print?(a)
[[1?2][3?4]]

5.函數說明

在 Jupyter Notebook 中，可以通過【鼠標點擊導入包的函數】并按 shift + tab 查看函數幫助說明功能，例如

#?運行導入?pprint?模塊
import?pprint
#?執行模塊中的?pprint?函數
pprint.pprint([1,2,3,4,5,'w',"weiyigeek"])#?鼠標點擊至?pprint.pprint?并按?shift?+?tab?查看使用建議
Signature:
pprint.pprint(object,stream=None,indent=1,width=80,depth=None,*,compact=False,sort_dicts=True,underscore_numbers=False,
)
Docstring:?Pretty-print?a?Python?object?to?a?stream?[default?is?sys.stdout].
File:??????/data/anaconda3/lib/python3.12/pprint.py
Type:??????function

6.執行狀態

描述：對于復雜度高的代碼，往往會意味著更長的執行等待時間。在 Jupyter Notebook 中，當一個單元格處于執行狀態時，單元格前面會出現 In [*] 符號，只有執行完成的單元格, [] 中的 * 才會變成相應的序號。

除此之外，你可以通過頁面右上角的 Kernel 狀態指示器判斷內核占用情況。如果 Python 字符右邊出現了實心圓圈 ?，代表內核處于占有狀態。而空心圓圈 ? 則代表內核處于空閑狀態。當然也可能出現鏈接斷開的符號，那就代表著內核已經斷開鏈接，你可能需要刷新頁面或重啟實驗環境。

例如，我們遍歷一個鏈表數組，每兩秒打印其中一個元素，查看狀態的變化！

import?time
languages?=?["C",?"C++",?"Perl",?"Python","Go"]?
for?x?in?languages:time.sleep(2)print?(x)

7.重啟內核

描述：當復雜代碼執行時間過長，可能會造成實驗環境資源占用大而 Notebook 出現「假死」的現象，此時我們可以通過重啟內核的操作來解決,重啟內核的按鈕在環境的頂部，點擊 🔁 樣式按鈕后會彈出確認對話框，點擊 Restart 即可。

8.強制終止

有的時候，如果代碼運行時間過長，或者陷入死循環，我們會想到強制終止單元格的運行狀態。此時，頂部的 ? 按鈕就發揮作用了。

例如，運行下方無限循環代碼，并執行強制終止操作。

import?time
while?True:print("hello,?shiyanlou.")time.sleep(1)

9.保存和共享

你可以通過點擊工具欄中的 “Save” 按鈕來保存你的 Notebook，Notebook 將保存為一個 .ipynb 文件，該文件包含了你的代碼、輸出、Markdown 文本和任何嵌入的可視化內容。

要共享你的 Notebook，你可以將其導出為 HTML、PDF 或其他格式，或者將其上傳到一個支持 Jupyter Notebook 的在線平臺（如 GitHub、GitLab、Google Colab 等）。這樣，其他人就可以在你的 Notebook 上運行代碼、查看結果和進行交互了。

更多 Jupyter Notebook 操作說明，請參考：Jupyter Notebook 官方文檔

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5.快捷鍵 jupyter Notebook

描述：為了提供我們在使用 ?Jupyter Notebook 進行機器學習的效率，我們有必要了解一些快捷鍵。

• H：查看所有快捷鍵。

• S：保存當前 Notebook 內容。

• P：調出 Notebook 命令欄。

• B：在當前單元格下方新建空白單元格。

• M：將單元格格式轉換為 Markdown。

• Y：將單元格格式轉換為 Code。

• 連續按 D+D：刪除當前單元格。（慎用，推薦使用 X 剪切單元格代替，因為其可以起到刪除效果，且刪錯了還可以粘貼回來）。

• 連續按 I+I+I：強制中止內核（當某個單元格執行時間較長或卡住時，可以強行中止，中止后前序單元格狀態依舊保留，非常好用）。

• Shift + Enter：運行當前單元格內容。（當 Markdown 單元格處于編輯狀態時，運行即可復原）。

• Ctrl + Enter: 運行代碼并在下方插入一個新的單元格。

• Tab : 模塊函數代碼自動補全。

• Shift + Tab: 鼠標點擊函數，在按下此快捷點即可查看函數幫助說明功能。

溫馨提示：所有快捷鍵觸發式，需保證單元格處于選中狀態，而非編輯狀態。

6.總結

Jupyter Notebook 是一個功能強大的工具，它提供了一個交互式和可重復的環境來編寫、運行和共享代碼和數據。通過本文的介紹，你應該已經了解了如何安裝配置 Jupyter Notebook，并掌握了其基本使用方法。現在，你可以開始使用 Jupyter Notebook 來探索數據、構建模型、進行可視化等任務了。

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