一个图形化的交互式运行环境，对于编程语言的学习和开发，特别是可视化方面，提供了极大的便利。比如在window上使用R语言进行绘图，在R语言自带的交互环境中，可以实时观测到代码的可视化效果，从而方便的进行参数调整。
1写在前面 最近在搞Machine Learning，R中的包实在是不太给力，这方面还是要看Python的。😂 这里和大家分享一下我的Python环境搭建之路，图文介绍非常详细，希望帮助到大家。😘 由于我的电脑是M1 芯片的Macbook，以下均以这个配置为例啦。🥳 2Anaconda的下载与安装 2.1 什么是Anaconda 首先我们先下载Anaconda吧，Anaconda是包管理器和环境管理器。😎 大家是不是经常听到conda，miniconda和anaconda三个名词，我也是傻傻分布清楚，就去查
R 语言官网：https://cran.r-project.org/，进入 R 语言官网，Downloade R for Windows。
Jupyter Notebook是前身为Ipython的一种在线编译器，因此要让Jupyter Notebook能够支持R语言，需要安装一个较为关键的包：IRkernel IRkernel需要在Jupyter Notebook的Terminal中启动R语言来进行安装
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法，他最初的梦想是做一个综合 Ju （Julia）、Py （Python）和 R 三种科学运算语言的计算工具平台，所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在，Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言，能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
故事起源于工作中需要一个tf1.15的环境，然后我平时用的是2.3或者1.14，就得自己再重新安装一个tf1.15的环境，然后发现每一次安装环境都得去google一下命令，嗯，不要问为什么，问就是用的少，记性差，嗯，一定是的。。。
PS： 有时候第1步，安装完ipykernel后，打开jupyter notebook,就自动检测到本地的conda环境的. 所以可以安装完ipykernel后，先打开jupyter notebook看看有没有自动检测到了自己的conda环境：
Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许你创建和分享，包含实时的代码，可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多，支持40多种语言。python ，R，go，scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包，在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda，该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
不满意Jupyter Notebook只有Python 2环境，还打算让它支持Python 3与R？没问题，本文一步步帮助你实现这个愿望。
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
【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
今天我们将学习如何安装、设置和使用Jupyter Notebook。Jupyter Notebook在过去几年中变得非常流行，它允许您创建和共享包含实时代码，方程式，可视化和Markdown文档。这些都可以直接在浏览器中运行。如果您开始使用数据科学、数据分析，这是一个必不可少的工具，让我们开始吧。
学习了python，已经能够满足大部分需求了。但是最近学习生息和组学数据分析，以后的论文是必须要用R语言来写的。因为之前一直在用jupyter notebook来写分析报告，所以我就想也用jupyter写R，这样子就很方便了。高兴的是确实可以在jupyter中使用R。
学Python时突然想用jupyter notebook来运行一下代码，好做一下笔记，结果发现要jupyter notebook 的token密码，这可苦了我，我怎么可能会记得呢。。。于是上百度搜索一番，有不错的收获，现整理一下：
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。
Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境和包管理器。它提供了一个强大的工具集合，方便用户管理和部署数据科学项目。本文将详细介绍如何在CentOS 8上安装Anaconda。
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
在使用 Anaconda 的情况下，应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
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。
前言1.Jupyter基本安装安装Anaconda为例可视化安装命令行安装获取安装文件安装anaconda环境变量手动更新环境变量安装Miniconda为例安装Miniconda升级conda、pip conda命令安装pip命令安装2.Jupyter的简单设置启动设置3.Jupyter的实例Jupyter的.ipynb文件显示加载Hexo个人博客静态页面中嵌入Jupyter
如何在使用Jupyter Notebook时，解决Python虚拟环境间的切换问题？本文一步步帮你拆解。希望你能够避免踩坑的痛苦，把更多的时间花在愉快的编程上。
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
一直记不住在jupyter notebook配置多环境编译器技巧，今总结于此，也希望对其他小伙伴有所帮助，如果有用请点赞！
尽管许多程序员选择使用 IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）工作，但也有一些程序员（包括我）喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷，还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能，而我的很多项目都是跟同事合作的，这些同事可能使用不同的 IDE，为了在项目中互相配合，我会尽量用他们的「语言」。
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记事本是一个基于Web的前端，被分成单个的代码块或单元。根据需要，单元可以单独运行，也可以一次全部运行。这使得我们可以运行某个场景，看到输出结果，然后回到代码，根据输出结果对代码做出相应的调整（说白了就是可以直接在浏览器中编写Python程序，然后执行程序并输出结果，是不是感觉很方便呀！）。jupyter记事本对于数据探索是非常理想的选择。
说到Jupyter Notebook（以下简称Jupyter），想必很多人都不陌生，这是一款神奇的web应用，权且可以把它当作python超级笔记本，当然它还支持R、Julia、Scala、Js等几十种语言。
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一款优秀的开发环境，不仅能提高 coding 效率，还拥有强大的扩展能力，那么 Jupyter Notebook 就是不二之选。
近年来，数据分析师成为了一个高薪而又热门的职业，如果你想跨入这一行又没什么编程基础，那么学习Python绝对是一个好的选择。因为Python的代码风格使代码更易于阅读和理解，和其他语言相比，其学习曲线没有那么陡峭。Python的一系列丰富的内建库和附加库可以方便地完成许多一般的数据处理和分析操作，让你可以轻松地一站式完成数据处理与分析任务，从而大大减轻编程的工作量。
Python开发环境通常包括Anconda,Python,Pycharm,Jupyter Notebook.iPython.
Jupyter Notebooks 是一款开源的网络应用，我们可以将其用于创建和共享代码与文档。
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用，包括Python，Julia，R，Haskell和Ruby。它通常用于处理数据，统计建模和机器学习。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
一、Jupyter介绍 Jupyter Notebook是以web交互式的编程接口，是IPython notebook的升级版本。主要是针对python，另外支持运行 40 多种编程语言。Jupyter可以在个人机器开发，也可以连接到集群中使用分布式计算引擎spark等以及数据库（mysql/hive/hdfs）。 Jupyter相对于其他python编程工具来说，除了通常的新建、删除、更改、下载编程文件外，还支持在线编程运算可帮助持续开发，特别在企业中有些项目需要持续很长时间的开发，每天下班后关闭jup
Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具，有助于帮助你构建很多可读的分析，你可以在里面同时保留代码，图片，评论，公式和绘制的图像。
数据显示，Github上有超过300万个 Jupyter Notebook 可供公开使用。私有的 Notebook 数量也大致相同。即使没有这些数据佐证，我们也非常清楚Jupyter Notebook在数据科学领域的普及程度。
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
本文介绍了一些有关改善Jupyter Notebook体验的简单技巧，并介绍了有用的快捷方式，添加主题，自动生成的目录等。
Anaconda安装后，可以从菜单中看到它包含几个应用程序，其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
Jupyter Notebook很强大，功能多，可共享，并且提供了在同一环境中执行数据可视化的功能。Jupyter Notebooks 允许数据科学家创建和共享他们的文档，从代码到全面的报告都可以。它们能帮助数据科学家简化工作流程，实现更高的生产力和更便捷的协作。由于这些以及你将在下面看到的原因，Jupyter Notebook 成了数据科学家最常用的工具。
如何更换主题用pip进行装包设置主题jupyterthemes 的参数设置说明结果展示
IDE 提供的丰富特性对软件开发极为有用，大大提高了程序员的生活质量。这一点同样适用于数据科学家。然而，因为数据科学家除了可以选择传统的 IDE，还可以选择 Jupyter notebook 这样在浏览器中运行的新工具。因此，数据科学家——特别是刚入门数据科学的新手——可能会困惑该使用哪个开发环境。
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。
如果你用Python做开发，那么首选Pycharm；但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘，以及火热的机器学习和人工智能项目，Jupyter Notebook注定是首选，因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
想要修改iupyter notebook那些默认的配置选项，就需要在配置文件jupyter_notebook_config.py中修改相应配置选项的属性。
注意事项:需要注意的是, sqlite安装完成之后需要进行重新编译python, 需要注意的是，sqlite安装完成之后需要进行重新编译python 1.下载并源码编译python3 #wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.5/Python-3.4.5.tar.xz # xz -d Python-3.4.5.tar.xz # tar xf Python-3.4.5.tar -C /usr/local/src/ # cd /usr/local/src/Pytho
环境准备：python数据分析可以在多个平台上运行，一般我习惯在jupyter notebook运行。如何下载？
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