Jupyter Notebook 快速入门（下）

转载自：http://blog.****.net/panghaomingme/article/details/53068458，有补充

从上一篇文章中，我们发现 Jupyter notebook 的基本功能就可以支持完成许多事情。不过它背后的功能和选项并不止于此。本文将进一步介绍一些有用的操作。

单元格操作

高级单元格操作，将让编写 notebook 变得更加方便。举例如下：

• 如果想删除某个单元格，可以选择该单元格，然后依次点击Edit -> Delete Cell；
• 如果想移动某个单元格，只需要依次点击Edit -> Move cell [up | down]；
• 如果想剪贴某个单元测，可以先点击Edit -> Cut Cell，然后在点击Edit -> Paste Cell [Above | Below]；
• 如果你的 notebook 中有很多单元格只需要执行一次，或者想一次性执行大段代码，那么可以选择合并这些单元格。点击Edit -> Merge Cell [Above | below]。

记住这些操作，它们可以帮助你节省许多时间。

Markdown 单元格高级用法

我们再来看看 Markdown 单元格。虽然它的类型是 markdown，但是这类单元格也接受 HTML 代码。这样，你就可以在单元格类实现更加丰富的样式，添加图片，等等。例如，如果想在 notebook 中添加 Jupyter 的 logo，将其大小设置为 100px x 100px，并且放置在单元格左侧，可以这样编写：

<img src="http://blog.jupyter.org/content/images/2015/02/jupyter-sq-text.png"
style="width:100px;height:100px;float:left">

计算该单元格之后，会出现这样的结果：

另外，markdown 单元格还支持 LaTex 语法。例如：

$$\int_0^{+\infty} x^2 dx$$

计算上述单元格，将获得下面的 LaTex 方程式：

导出功能

notebook 还有一个强大的特性，就是其导出功能。可以将 notebook 导出为多种格式：

• HTML
• Markdown
• ReST
• PDF（通过 LaTeX）
• Raw Python

导出 PDF 功能，可以让你不用写 LaTex 即可创建漂亮的 PDF 文档。你还可以将 notebook 作为网页发布在你的网站上。甚至，你可以导出为 ReST 格式，作为软件库的文档。

在导出为为PDF时报错：

nbconvert failed: xelatex not found on PATH, if you have not installed xelatex you may need to do so. Find further instructions at https://nbconvert.readthedocs.io/en/latest/install.html#installing-tex.

https://nbconvert.readthedocs.io/en/latest/install.html#installing-tex

来安装，windows下安装MikTex；（如果程序没有自动配置环境变量）需要手动配置环境变量，把安装路径配置到系统path中。如我的是将D:\program\MiKTeX 2.9\miktex\bin\x64放置path中。安装好后要重新打开jupyter notebook。如下：

再选择转换PDF，提示安装各种包，点击安装即可（可参考：http://blog.****.net/dream_an/article/details/51799067）。完成后可成功转换为PDF。

Matplotlib 集成

如果你用 Python 绘制过图形，那你肯定知道 matplotlib。Matplotlib 是一个用于创建漂亮图形的 Python 库，结合 Jupyter notebook 使用时体验更佳。

要想在 Jupyter notebook 中使用 matplotlib，需要告诉 Jupyter 获取 matplotlib 生成的所有图形，并将其嵌入 notebook 中。为此，需要计算：

%matplotlib inline

译注：要想执行成功，需要先pip install matplotlib。

运行这个指令可能要花个几秒钟，但是在 notebook 中需要执行一次即可。接下来，我们来绘制一个图形，看看具体的集成效果：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(20)
y = x**2

plt.plot(x, y)

上面的代码将绘制方程式 y=x^2 。计算单元格后，会得到如下图形：

我们看到，绘制出的图形直接添加在了 notebook 中，就在代码的下面。我们可以之后修改代码，重新计算，这时图形也会动态更新。这是每个数据科学家都想要的一个特性：将代码和图片放在同一个文件中，清楚地看出每段代码的效果。

非本地内核

我们可以非常容易地在一台电脑上启动 Jupyter，而且支持多人通过网络连接同一个 Jupyter 实例。在上一篇文章中，你有没有注意启动 Jupyter 时出现过这样一段话：

The IPython Notebook is running at: http://localhost:8888/

这意味着，你的 notebook 是本地运行的，可以在浏览器上打开 http://localhost:8888/ ，从而访问 notebook。你也可以修改下配置，让该 notebook 可以被公开访问。这样，任何知道 notebook 地址的人都可以连接到 notebook 进行远程修改。

结语

从这两篇快速入门介绍中，我们可以看到：Jupyter notebook 是一个非常强大的工具，可以创建漂亮的交互式文档，制作教学材料，等等。建议你马上开始使用 Jupyter notebook，探索更多 notebook 的强大功能。