Jupyter 是一个开源项目,旨在为研究人员、数据科学家、教育工作者和软件开发者提供一个交互式计算平台。它最初由 Fernando Pérez 开发,现在已经成为数据科学和科学计算领域最受欢迎的工具之一。本文将介绍 Jupyter 的核心概念、特性以及如何使用 Jupyter 进行交互式数据分析和可视化。
Jupyter 简介
Jupyter(原名 IPython Notebook)是一个交互式计算环境,支持超过 40 种编程语言,包括 Python、R、Julia 和 Scala。Jupyter 的核心是一个 Web 应用程序,允许用户创建和共享包含实时代码、计算、可视化和叙述性文本的文档。
Jupyter 的核心特性
- 交互式计算:在 Web 浏览器中直接运行代码并查看结果。
- 多语言支持:支持多种编程语言,通过内核(Kernel)实现。
- 丰富的文档:文档可以包含 Markdown 文本、LaTeX 数学公式和 HTML 内容。
- 易于分享:通过 Jupyter Notebook 文件(.ipynb)分享完整的分析过程和结果。
- 协作编辑:支持多人同时编辑和运行 Notebook。
- 集成工具:与 Git 等版本控制系统和 Docker 容器技术无缝集成。
使用 Jupyter
安装 Jupyter
Jupyter 可以通过 Anaconda 或 pip 安装。推荐使用 Anaconda,因为它提供了一个完整的科学计算环境。
-
使用 Anaconda 安装:
conda install jupyter
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使用 pip 安装:
pip install notebook
启动 Jupyter Notebook
在终端或命令提示符中运行以下命令启动 Jupyter Notebook 服务器:
jupyter notebook
这将在你的默认 Web 浏览器中打开 Jupyter 的仪表板界面。
创建和编辑 Notebook
- 在 Jupyter 仪表板中点击“New”创建一个新的 Notebook。
- 使用代码单元(Code Cells)编写和运行代码。
- 使用 Markdown 单元(Markdown Cells)添加文本、图像和 LaTeX 数学公式。
运行代码
在代码单元中编写代码,然后按 Shift + Enter
运行该单元的代码,并在下方显示结果。
使用魔术命令
Jupyter Notebook 支持 IPython 的魔术命令(Magic Commands),这些命令以 %
或 %%
开头。
%matplotlib inline
:在 Notebook 中内联显示 Matplotlib 图像。%timeit
:测量代码单元的执行时间。
保存和分享 Notebook
- 保存 Notebook:点击工具栏上的“Save”按钮。
- 分享 Notebook:将
.ipynb
文件发送给其他用户或上传到 GitHub。
使用 JupyterLab
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代界面,提供了更丰富的功能和更现代化的用户界面。
- 安装 JupyterLab:
pip install jupyterlab
- 启动 JupyterLab:
jupyter lab
结语
Jupyter 作为一个交互式计算平台,极大地简化了数据分析、科学计算和教育的过程。通过本文的介绍,你应该能够开始使用 Jupyter 进行交互式计算和数据探索。随着你对 Jupyter 的进一步探索,你将发现它在数据处理和可视化方面的强大能力。