Python数据分析课--第三节 Jupyter使用

Jupyter介绍

Jupyter Notebooks 是什么?

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。
其提供了一个环境,你无需离开这个环境,就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此,这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具,其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。

Jupyter Notebooks特点

• 基于web的在线编辑器
• 可交互式
• .ipynb文件分享
• 支持markdown

Jupyter安装

如何安装 Jupyter Notebooks?

  1. 首先需要在你的机器上安装 Python。(建议python3.6-3.7都可)

  2. 安装命令:pip install jupyter

Jupyter使用

如何运行 Jupyter Notebooks?

1.首先需要建立单独项目文件夹(建议名称不要包含中文)
2.windows+R输入cmd进入windows终端
3.切换到该文件夹路径下
4.打开命令:jupyter notebook

如图所示:
Python数据分析课--第三节 Jupyter使用

基础使用 Jupyter Notebooks

如图所示:
Python数据分析课--第三节 Jupyter使用
打开笔记本后,你会看到顶部有三个选项卡:Files、Running 和 Clusters。其中,Files 基本上就是列出所有文件,Running 是展示你当前打开的终端和笔记本,Clusters 是由 IPython 并行提供的。

基础使用 Jupyter Notebooks

如图所示:
Python数据分析课--第三节 Jupyter使用
要打开一个新的 Jupyter 笔记本,点击页面右侧的「New」选项。
• Python3 --> 创建python file
• Text File --> 文本编辑器
• Folder --> 创建文件夹
• Teminal --> 终端(类似于Windows上的cmd)

创建python file

如图所示:
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在代码上面的菜单中,你有一些操作各个单元的选项:添加、编辑、剪切、向上和向下移动单元、运行单元内的代码、停止代码、保存工作以及重启 kernel。

如图所示:

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Code --> 代码
Markdown --> 标记(在运行一段代码后添加你的结论、添加注释等。)
Raw NBConvert --> 原生NBConvert(将你的笔记本转换成另一种格式(比如 HTML)的命令行工具。)
Heading --> 标题(也是Markdown语法)

快捷键使用

• 运行 --> Ctrl+Enter
• Esc --> 命令模式
• Enter --> 编辑模式

进入命令模式之后快捷键:
• A --> 在活跃单元之上插入一个新单元
• B --> 在活跃单元之下插入一个新单元
• 连续按两次 D --> 可以删除一个单元
• Z --> 撤销被删除的单元
• Y 会将当前活跃的单元变成一个代码单元
• 按住 Shift +上或下箭头可选择多个单元。在多选模式时,按住 Shift + M 可合并你的选择。

处于编辑模式时快捷键:
• Ctrl + Home 到达单元起始位置
• Ctrl + S 保存进度
• Ctrl + Enter 会运行整个单元块
• Alt + Enter 不止会运行你的单元块,还会在下面添加一个新单元
实际上,大家不需要去背这些快捷键。可以进入命令模式,摁住H就可以看到快捷键了。

如图所示:
Python数据分析课--第三节 Jupyter使用