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）。
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，目前支持运行 40 多种编程语言。
呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有，IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等，本文不想探究哪种 IDE 更好，只想说，初学 Python 数据分析，最好用 Anaconda 里带的 Jupyter Notebook，简单、直观，适合新人上手。本文就专门介绍一下。”
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。
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。
在配置文件中搜索“_dir”，定位到配置文件的键值 “c.NotebookApp.notebook_dir”，取消前面的注释，将其值更改为所需要的路径。如“u’F:\\10-InforTech’”。
我们知道jupyter notebook对后期各种代码的管理和运行，还是十分比较方便的，在这周我把它安装好了，并且顺溜地用起来
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。
jupiter notebooks 在更广泛的编程社区中名声不佳。乔尔·格鲁斯(Joel Grus)在2018年JupyterCon上勇敢地发表了著名的“我不喜欢notebooks ”演讲，其中涵盖了许多原因。通常，notebook被认为是促进糟糕的编码实践，因为它们很难进行版本控制，经常依赖于以特定顺序运行的单元格来返回正确的结果，并且测试和调试可能很棘手。
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。
我们知道jupyter_notebook是在浏览器中打开的，这里建议大家都使用Chrome浏览器打开，因为其他浏览器可能会出现一些不兼容的问题。如果你电脑上有Chrome浏览器，而且平常已经习惯了使用Chrome浏览器，那么你打开jupyter_notebook的时候直接选择Chrome打开就行。如果你平常也不怎么使用Chrome,电脑上也没有安装，先去安装一个Chrome浏览器。
出现的问题状况是：在Anaconda文件下，少了Jupyter Notebook快捷键，不然每次都要打开Anaconda Navigator再打开Jupyter Noterbook，有点麻烦。为了避免将Anaconda软件卸载重装才出现Jupyter Notebook，就去寻找解决办法。
俗话说，工欲善其事必先利其器。上次给大家分享了几个入门大数据分析好用的资源网站，具体请回顾 好用的大数据分析资源网站汇总，建议收藏！今天给大家安利几个常用的jupyter notebook插件，对正在使用jupyter notebook编辑器进行数据分析和挖掘的朋友，一定有用！
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。
我们先来看 4 个常用的编程工具：Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter，但并不是要求你必须使用它，你也可以根据自己的喜好自由选择。
Visual Python是一个Python 代码生成器，只需要鼠标点击就可以实现导入包、读入文件、可视化等常用功能。
前面我们已经安装好了Anaconda，那么伴随着Anaconda的安装，Jupyter Notebook也会被安装好，接下来教大家如何在Jupyter Notebook下执行Python代码，这里拿MacOS系统来做示例。
Jupyter Notebook 是一款 Web 应用，它能让用户将上面说的各种窗口里的东西，全部组合到一个可读性好，易于共享，且对新手友好的文档中。这个文档里可以包括：
（以前称为IPython Notebook）是一个开源项目，可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
点击“Cancel”取消 ，点击左下角的“Terminal”，输入“Jupyter-notebook”
在 jupyter notebook参数化运行python 时，怕输出太多文件太大，想及时清除 notebook 的输出。
不论你是刚开始学 Python，还是正在啃数据分析的骨头，对你来说，不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去，或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作，一定是家常便饭了。
原文链接：https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/108234973 创作不易，未经作者允许，禁止转载，更勿做其他用途，违者必究。
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。
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程，首先介绍了Jupyter Notebook是什么，以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook，并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
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。
起序：本文是在 python 自己的虚拟环境下做的，不是在 Anaconda 下做的。
本月，微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能：直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook，而无需任何第三方插件。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪 近日，Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章，描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程，仅需 15 分钟。机器之
参考：https://www.jianshu.com/p/29ca12036f5d
前几天在Python白银交流群有个叫【千葉ほのお】的粉丝问了一个jupyter使用的问题，在使用jupyter的时候，一般需要安装Anaconda，当然也有其他方法，这里给大家分享下Anaconda的安装方法，希望对后来者有帮助。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用，它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，非常方便研究和教学。在原始的 Python shell 与 IPython 中，可视化在单独的窗口中进行，而文字资料以及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。
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。
在遇到Python的时候，我发现Python是最好的语言，但是在慢慢熟悉Julia 之后发现，Python依旧最好的语言 T_T ，原因有可能是系统原因还是其他，加载包比较慢（如果把速度问题解决了，我就可以说Julia是最好的语言了）。
大家好，我是南南，最近群里好多人问我，pro有啥好的，虽然以前也写文推荐过，但是哪些功能可能大家一般也用不上，如果你的目标作为测绘，林业，规划等企业，其实用不用也没关系。当然，我说的仅仅是你只想干这些行业，不想进步。
小码匠：皮特猪，是谁发明的？ 老码农：这个我还真不知道，看官网介绍，这个是最新的贡献者，都打推特的标签，不知道最早是不是来自于推特的一群开发者最早开发的。
Jupyter Notebook 是一款集Python编程和写作于一体的效率工具！
如果想在某个文件夹里打开特定的ipython文件，方法见下图：然后再输入jupyter notebook（同上）当然你也可以使用指令cd 进入对应文件夹
本文总结了Windows下Python环境的安装，包括Anaconda、Jupyter notebook和Pycharm的安装和基本使用技巧，方便初学者搭建Python环境。这个是AI基础的必备步骤。
选自codeburst 作者：Nok 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 本文作者参加过 fast.ai 的深度学习课程，了解到很多适用于一般软件工程的技巧，所以写作本文梳理所学，并共享给大家。 1. Jupyter Notebook 扩展 标准的 Jupyter Notebook 很不错，但还有更多的扩展，其中集成了大量的函数。 安装 Jupyter 扩展包 # Install Jupyterextension package pip install jupyter_contrib_nbextension
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能，并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面，可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档，同时插件管理非常强大，使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
目录 Anaconda下载与安装 开发环境搭建介绍 Anaconda优势 Anaconda安装 测试安装成功 安装好Anaconda界面 如何启动jupyter 启动后新建文件 执行第一个程序 文件的导出 快捷键的使用 Anaconda下载与安装 📷 开发环境搭建介绍 开发环境搭建介绍 Anacanda开发环境：Anaconda是一个基于数据分析和机器学习的集成环境（给我们集成好了数据分析和机器学习对应的各种环境和模 块)。 jupyter︰就是Anaconda这个集成环境提供的一个基于浏览器可视化
Python就是原生python；anaconda类似第三方集成，方便我们管理，而且自带很多库。如果选择安装Python的话，那么还需要 pip install 一个一个安装各种库，安装起来比较痛苦，还需要考虑兼容性；PyCharm就是一个IDE的角色，和NotePad没什么本质区别。只是大家习惯上，java配合MyEclipse使用，Anaconda+Pycharm或者Python+Pycharm。要是自己喜欢，python+NotePad也是可以的。不过从界面风格上，我最后还是选择了pycharm，因为notepad太简易了，不方便查找文件间的关系，自然不适用于项目级文件编程。看pycharm的界面，就会觉得配合python会很好用
这是一个支持 Linux, Mac, Windows系统的python发行版本，占空间约600MB。如对空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。
做为⼀名数据分析师，掌握可视化技能是必不可少的。大部分情况下，上级更关心呈现的结果。当可视化的结果呈现在你眼前时，你才能直观地体会到“数据之美”。图片在内容表达上，要远胜于文字，它不仅能体现数据真实性，还能给人很大的想象空间。
近20年来，在TIOBE编程语言排行榜中，C、C++和Java一直排在前3位，远远领先于其他组件。而Python作为近来广受大家喜爱的编程语言，终于在2018年9月份首登前三的宝座。Python作为当今大学最常教授的第一语言，在统计领域排名第一，在人工智能编程领域排名第一，在脚本编写方面排名第一，在系统测试方面排名第一。除此之外，Python还在Web编程和科学计算方面处于领先地位（只是命名一些其他领域）。总之，Python无处不在。
Anconda中内嵌了很多工具，Jupyter Notebook作为Anaconda套件里受到广泛关注的应用，自然有它的道理，接下来我们就从认识Jupter开始一步步进入Python的世界吧。
这是 Python 进阶课的第十二节 - 负油价和负利率模型，进阶课的目录如下：
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