引言

Jupyter Notebook 是一个交互式计算环境，它允许创建包含代码、文本和可视化内容的文档

一、基本步骤

以下是使用 Jupyter Notebook 的一些基本步骤：

1.1 启动 Jupyter Notebook

1. 打开命令行（终端）：
   在 Windows 上，可以使用命令提示符或 Anaconda Prompt，在 macOS 或 Linux 上，使用终端
2. 导航到工作目录：
   使用 cd 命令导航到想保存笔记本的目录
3. 启动 Jupyter Notebook：
   输入以下命令并按回车：

jupyter notebook

这将启动 Jupyter 服务器，并在默认的 Web 浏览器中打开 Jupyter Notebook 的仪表板，如图所示：

1.2 使用 Jupyter Notebook 仪表板

仪表板显示了当前目录下的文件和文件夹，以下是一些基本操作：

• 新建笔记本：点击右上角的“新建”按钮，选择 Python3 或其他想使用的内核来创建一个新的笔记本、文件夹或终端
  

• 打开笔记本：点击已存在的笔记本文件名，如图所示：
  
  

• 重命名笔记本：点击笔记本文件名旁边的复选框，然后点击“重命名”按钮，如图所示：
  

• 删除笔记本：选择笔记本，然后点击“删除”按钮，如图所示：
  

1.3 在笔记本中工作

一旦打开或创建了一个笔记本，可以开始编写代码和文本

• 添加新单元格：点击“+”按钮或使用菜单中的“插入”选项来添加新单元格
• 选择单元格类型：
  • 代码（Code）：用于编写和执行代码
  • Markdown：用于编写格式化的文本和内联的 LaTeX 数学表达式
  • 原始NBConvert：用于原始文本
• 编辑单元格：点击单元格，开始输入文本或代码
• 运行单元格：
  • 按下 Shift + Enter 来运行当前单元格并选择下面的单元格
  • 按下 Alt + Enter 来运行当前单元格并在下面插入一个新单元格
  • 按下 Ctrl + Enter 来运行当前单元格而不移动焦点
• 保存笔记本：使用菜单中的“文件”选项，然后选择“保存和检查点”或使用快捷键 Ctrl + S

1.4 常用快捷键

• Shift + Enter：运行当前单元格，选择下面的单元格
• Alt + Enter：运行当前单元格，并在下面插入一个新单元格
• Ctrl + Enter：运行当前单元格
• A：在上方插入新单元格
• B：在下方插入新单元格
• D + D（两次D）：删除选中的单元格
• M：将当前单元格转换为 Markdown 单元格
• Y：将当前单元格转换为代码单元格

1.5 导出和分享笔记本

• 导出：可以将笔记本导出为多种格式，如 HTML、PDF、Markdown 或纯 Python 脚本
• 分享：Jupyter Notebook 可以通过电子邮件、Dropbox、GitHub 或其他在线平台轻松分享

通过这些基本步骤，可以开始使用 Jupyter Notebook 进行数据探索、分析、可视化以及教学和学习

二、进阶用法

遵循以下实践和建议，以提高工作效率和代码质量

2.1 组织笔记本结构

• 使用Markdown单元格：为笔记本添加清晰的标题、子标题和章节描述，使用Markdown格式来提高可读性
• 分割内容：将笔记本分割成不同的部分，每个部分使用Markdown单元格进行说明，然后是相应的代码单元格
• 使用目录：对于较长的笔记本，可以在顶部创建一个目录，方便快速导航

2.2 编写清晰的代码

• 遵循PEP 8：遵守Python编码标准PEP 8，保持代码格式一致
• 使用注释：在代码单元格中添加注释，解释复杂的逻辑或重要的步骤
• 避免冗余：删除不再需要的代码，保持笔记本整洁

2.3 使用魔术命令

• %matplotlib inline：用于在笔记本中内联显示图表
• %load_ext：加载扩展，如line_profiler用于性能分析
• %timeit：测量代码执行时间

2.4 管理单元格输出

• 清除输出：使用“单元格”菜单中的“全部清除输出”来清理笔记本
• 禁用代码输出：在代码单元格后面添加一个分号;来阻止输出显示
• 折叠长输出：对于长输出，使用out = _（下划线）来保存输出，而不立即显示

2.5 使用交互式小部件

• ipywidgets：使用ipywidgets库创建滑块、下拉菜单和其他交互式小部件，使笔记本更加动态

2.6 代码单元格管理

• 单元格合并：使用“编辑”菜单中的“合并单元格”来合并多个单元格
• 单元格拆分：将一个单元格拆分成多个单元格，以细化代码块

2.7 利用扩展功能

• 安装扩展：使用nbextensions来安装和启用Jupyter Notebook扩展，如代码折叠、预览Markdown等
• 使用Nbextensions：例如，Table of Contents (2)可以自动生成目录

2.8 数据分析最佳实践

• 使用Pandas：高效处理数据集
• 可视化：使用Matplotlib、Seaborn或Plotly进行数据可视化
• 版本控制：使用git进行版本控制，注意.ipynb_checkpoints目录不应被提交到版本库

2.9. 资源管理

• 关闭未使用的内核：在Jupyter Dashboard中关闭不再需要的内核，释放资源
• 定期保存：定期保存笔记本，避免数据丢失

2.10 安全性和隐私

• 避免在笔记本中保存敏感数据：不要在笔记本中保存密码或敏感信息
• 使用JupyterHub：在多用户环境中使用JupyterHub来管理用户访问和资源

通过以上建议，可以更加优雅和高效地使用Jupyter Notebook，不仅提高个人工作效率，也能使笔记本更加易于理解和分享