Jupyter是一种常用的交互式编辑器，下面我将分享Jupyter的基本用法，以及在日常写代码中使用最多的两个Jupyter插件，一个是JupyterLab，另一个用于给代码生成目录，熟练使用这两个插件，可极大提高我们的代码效率。

1、Jupyter使用说明

1.安装完成后，在开始菜单下找到Anaconda3（64-bit）文件夹，点击Jupyter Notebook的软件。

2.此时，页面运行Jupyter Notebook，如果顺利应该会在你的浏览器创建一个新的页面。

提示：如果弹出终端窗口，先不要关闭，否则会影响Jupyter使用。

3.为方便管理python文件，首先我们先建立一个文件夹（英文：Folder）,点击new——点击“Folder”。

4.为方便查找文件夹，勾选文件夹——点击Rename，进行重命名。

5.点击你的文件夹，继续点击右侧的New，点击下拉菜单中看见Python3，点击它，创建一个新的Python交互环境（即写代码的环境）：

6.在交互环境中输入print（Hello，World"），点击菜单栏的运行（Run）”（运行快捷键shift+Enter，前提已经写好代码），运行结果如下：

7.点击“File”，其中“Save as.是保存，“Rename.“是对文件重命名。如下图，代码命名为“Hello”的Python文件，方便查找代码。

8.如果想要删除多余的代码行，可以点击”Edit—“Delete cells"

以上是Jupyter的基本使用方法，下面分享Jupyter的两个插件，熟练使用该插件可以提高我们使用Jupyter的效率。

2、JupyterLab

JupyterLab作为一种基于web的集成开发环境，可以使用它编写notebook、操作终端、编辑markdown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。

安装步骤

在开始菜单下，打开Anaconda Prompt。

输入pip install jupyterlab命令，下载jupyterlab包。

使用说明

下载完成后，如果要运行Jupyter Lab，可以在Anaconda Prompt中输入Jupyter Lab，按Enter后即可进入Jupyter Lab主界面。

Jupyter Lab主界面如下，与Jupyter Notebook功能有点像，但是又新增的很多的其他功能，常用的使用说明如下。

点击加号可以新建一个ipynb文件。

打开原始的ipynb文件。

预览csv文件，双击csv文件，可以预览数据情况。

预览png文件，双击png文件，可以预览图片大小。

3、jupyter_contrib_nbextensions

使用这个插件可以生成目录，类似于写论文时插入目录是一样的，可以将多个代码的片段的标题进行分级管理，这样在写代码的时候，层次分明，点击对应的标题还可一键跳转。

安装步骤

在开始菜单下，打开Anaconda Prompt。

在命令行中依次分别输入以下三行代码，并按Enter键运行。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter_contrib_nbextensions
pip install jupyter_nbextensions_configurator -i https://pypi.douban.com/simple
jupyter contrib nbextension install –user

使用说明

在开始菜单下打开Jupyter Notebook。

可以看到在主界面多了Nbextensions选项。

补充：如果没有出现Nbextensions选项，需要在Anaconda安装目录下将marked.js该文件放置在上面标红的目录下，再次重启jupyter notebook就会出现Nbextensions选项。

单击Nbextensions选项，然后勾选Table of Contents(2)选项。

打开一个ipynb文件，可以看到在主界面多了一个列表的方框按钮。

在代码模式这里选择Markdwn模式，可以用来创建目录。

在Markdwn模式下代码行里输入一个#代表一级标题，两个#代表二级标题，三个#代表三级标题，#号的数目越多，字体则越小。

在空白的区域可以添加代码，等内容写好后，点击列表按钮即可生成目录，点击对应的目录即可跳转到相应的标题行。

PS：在下载包的时候，有的时候会特别慢，考虑到网速的原因，这里推荐在下载包的时候在命令行加上国内的镜像，这样下载速度超快，就不会中断了。

国内镜像

#常用的国内镜像  
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  
中国科技大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/  
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/  
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/  
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

使用方法：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名  
#例如安装matplotlib包  
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

以上我们介绍Jupyter的基本用法以及两个非常实用的Jupyter插件，这些功能可以帮助我们更加高效地进行数据分析和科学计算，在实际使用过程中，熟练掌握Jupyter非常重要的，适用于数据分析、数据可视化、机器学习等各种场景。

本文首发于公众号：大话数据分析，专注于数据分析的实践与分享，掌握Python、SQL、PowerBI、Excel等数据分析工具，擅长运用技术解决企业实际问题，欢迎一同探索数据的世界，解锁业务背后的秘密。