【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
如果我们想要运行Python，通常有两种方式，第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行，还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件，在文件中编写python代码，然后运行。
jupyter notebook与jupyter lab作为广受欢迎的ide，尤其适合开展数据分析相关工作，而掌握它们相关的一些实用技巧，势必会大大提升日常工作效率。而今天我就来给大家介绍9个非常实用的jupyter小技巧~
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。
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序，允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码，包括Python，R，Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品，Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用，因为它允许您编写一小段代码，运行它并返回结果。
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果：
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
最近由于项目需要，开始学习python，然后发现一个非常有用的python交互式编辑器，非常容易上手而且非常有用和实在，本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录，与大家一起分享！下面的内容是针对ubuntu 系统的，当然，jupyter notebook在windows也是支持的。
猴哥的推荐寄语：不要小瞧一些小技巧，有些能会让你相见恨晚，后悔自己没有早点了解这个技巧，反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧，欢迎在留言区分享出来。
为了更加方便快捷的使用Jupyter Notebook，本文将会介绍一些相关的使用技巧。
Jupyter Notebook非常活跃于深度学习领域。在项目的实验测试阶段，它相比于用 py 文件来直接编程更方便一些。在项目结束之后如果要写项目报告，用 Jupyter 也比较合适。
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作，呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》，已经介绍过，不在此赘述了。
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能，包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法，包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
Jupyter作为开源的项目，可以基于Jupyter二次开发在线算法webIDE。建议基于插件的方式改造Jupyter代码，这样也方便升级。
Jupyter Notebook 是干嘛的就不再过多介绍了，这篇文章收集了一些顶级的 Jupyter Notebook 技巧，可以让你迅速成为一个 Jupyter 超级使用者！
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
JupyterLab[1]4.1 和Notebook[2]7.1 现已发布！这些版本为扩展开发人员提供了多项新功能、错误修复和增强功能。该版本与支持 JupyterLab 4.0 和 Notebook 7.0 的扩展兼容。
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
Jupyter notebook 是一种 Web 应用，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。例如，不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！
注意：ubuntu-18.04.3-desktop-amd64系统自带Python3.6.8！
翻译|姜范波 校对|毛丽 & 寒小阳 Jupyther notebook ,也就是一般说的 Ipython notebook，是一个可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。 Jupyter 界面 默认情况下，Jupyter Notebook 使用Python内核，这就是为什么它原名 IPython No
Python 配合上各式各样的数据相关库，让我们轻松做出各种自动化效果，但是，有时候我们也会羡慕那种界面的操作，毕竟大家都喜欢点点鼠标就能让自动化跑起来。
开发者们将从简单、重复的编码工作中解脱出来。但是随之而来的诸多问题，往往让使用 AI 的开发者们头秃不已。
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言，Python为原生语言。如果安装了Anaconda，就会自动包含。Anaconda的安装见之前的文档Linux学习 - Conda软件安装方法。 其界面如下：点击右侧的-就可以新建一个notebook。 📷 这是一个Notebook的界面，鼠标点击即可写代码；点击运行代码；按图示更改每个输入框的内容属性，选择和，写完内容点击运行就可以运行代码或转换Markdown文
Jupyter notebook (Ipython notebook)是集代码、结果、文档三位一体的文学化可重复程序文档。支持40多种程序语言，Python为原生语言。如果安装了Anaconda，就会
使用Python做数据相关工作，不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具，网络上其实挺多相关的资料，只是相对而言比较分散，有些技巧可能对于初学者不太有用。
在Project Tool Window中，单击Alt+Insert。然后，在出现的弹出菜单上，选择Jupyter Notebook选项并输入文件名（此处为MatplotlibExample.ipynb）。
Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。简而言之，anaconda安装之后可以不必安装python，也无需再去额外安装所需要的各种包。
笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，https://docs.python.org/3/，或是通用的Python教程书籍，比如：
我们有时候写着写着发现需要引入新的库，就又得回到前面，再 import 一波，如果你用的是类似 jupyter 的编辑器，你添加完 import 语句之后还得再运行一下代码块。
主要内容：如何安装，运行和使用IPython进行交互式 matplotlib 绘图，数据分析，还有发布代码。
如果要使用快捷键，首先按“Esc”键进入命令模式，然后按相应的键实现对文档的操作。比如切换成代码单元“Y”或Markdown单元“M”键，或者在本单元的下方增加一单元“B”键，查看所有快捷命令可以按“H”键。这里这个可能出现的有点突兀，但是记住就好，注意是ESC，然后code,doc里面互相转换~
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面，包括IPython。
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
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