Jupyter Notebook 是一個 Web 應用程序，便于創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼、數學方程、可視化和 Markdown，其用途包括數據清理和轉換、數值模擬、統計建模、機器學習等等。目前，數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是 Jupyter 格式。對于機器學習新手來說，學會使用 Jupyter Notebook 非常重要。

什么是 Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook 是一款開放源代碼的 Web 應用程序，可讓我們創建并共享代碼和文檔。

它提供了一個環境，你可以在其中記錄代碼，運行代碼，查看結果，可視化數據并在查看輸出結果。這些特性使其成為一款執行端到端數據科學工作流程的便捷工具 ，可以用于數據清理，統計建模，構建和訓練機器學習模型，可視化數據以及許多其他用途。

當你還在構建項目原型時，Jupyter Notebooks 真的特別好用，因為你的代碼是被寫入獨立的單元中并被單獨執行的。這允許用戶測試項目中的特定代碼塊，而無需從腳本的開始執行代碼。許多其他的 IDE 環境（Integrated Development Environment， 集成開發環境）（如 RStudio ）也以其他幾種方式做到這一點，但我發現 Jupyter 的單個單元結構是最好的。

正如你在本文中將會看到的，這些 Notebooks 是數據科學家手中非常靈活、可交互和強大的工具。他們甚至允許你運行除 Python 以外的其他語言，比如 R 、SQL 等。由于它們比 IDE 平臺更具交互性，因此它們被廣泛地應用于教學場景。

如何安裝 Jupyter Notebook？

首先你需要在機器上安裝 Python，Python 2.7或Python 3.3（或更高版本）都可以。

Anaconda

新用戶可以使用 Anaconda 發行版來同時安裝 Python 和 Jupyter Notebooks。

Anaconda 安裝了這兩種工具，并包含了數據科學和機器學習社區中常用的很多軟件包。你可以從這里下載最新版本的Anaconda 。

下載地址：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

pip 安裝方法

如果出于某種原因，你決定不使用 Anaconda，那么你需要確保你的機器正在運行最新版本的 pip。怎么做？如果你已經安裝了 Python，那么 pip 已經安裝好了。要升級到最新的版本，請參照下面的代碼：

#Linux and OSX
pip install -U pip setuptools
#Windows
python -m pip install -U pip setuptools

一旦 pip 安裝完畢，你可以繼續安裝 Jupyter：

#For Python2
pip install jupyter
#For Python3
pip3 install jupyter

你可以在這里（地址：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html）查看官方的 Jupyter 安裝文檔。

開始

現在我們已經了解了 Notebooks 是什么，以及如何在自己的機器上安裝和設置 Notebooks。是時候開始動動手了！

要運行 Jupyter Notebooks，只需輸入以下命令就可開始使用！

jupyter notebook

執行上面命令之后， Jupyter Notebook 將在你的默認瀏覽器中打開，網址為：http://localhost:8888/tree

在某些情況下，它可能無法自動打開。這種情況下，你的終端或者命令提示符中將會生成一個帶有令牌密鑰（ token key ）的網址。要打開 Notebook，你需要將整個 URL（包括令牌密鑰）復制粘貼到瀏覽器中。

Notebook 打開后，你會在頂部看到三個選項卡：Files（文件），Running（運行）和 Clusters（集群）。Files 基本上列出了所有的文件，Running 顯示你當前已經打開的終端和Notebooks，Clusters 由 IPython parallel 包提供，用于并行計算。

要打開一個新的 Jupyter Notebook，請單擊頁面右側的“New”選項卡。在這里，你有四個選項可供選擇：

• Python 3
• Text File (文本文件)
• Folder (文件夾)
• Terminal (終端)

在 "Text File" 選項中，你會得到一個空白的文檔。輸入你喜歡的任何字母，單詞和數字。它基本上是一個文本編輯器（類似于 Ubuntu 上的應用程序）。你也可以選擇一種語言（支持非常多的語言），然后用該語言來寫一個腳本。你還可以查找和替換文件中的單詞。

在 "Folder" 選項中， 顧名思義它的功能就是創建文件夾。你可以創建一個新文件夾來放入文件，重新命名或者刪除它。

"Terminal" 的工作方式與你的 Mac 電腦或 Linux 電腦上的終端完全相同（或者 Windows 上的 cmd ）。它在你的Web瀏覽器中支持終端會話。在這個終端中輸入 python ，瞧！現在你已經可以開始寫 python 腳本了。

但在本文中，我們將重點介紹 Notebooks，因此我們將從“New”選項中選擇 "Python 3" 選項。你會看到如下的截圖：

然后，你可以導入最常見的 Python 庫——pandas 和 numpy——來開始你的項目。代碼上方的菜單欄提供了操作單元格的各種選項：insert (添加)，edit (編輯)，cut (剪切)，move cell up/down (上下移動單元格)，run cells(在單元格中運行代碼)，interupt (停止代碼)，save (保存工作)，以及 restart (重新啟動內核)。

在下拉菜單中（如上所示），你有四個選項：

• Code - 這是你輸入代碼的地方
• Markdown - 這是你輸入文本的地方。你可以在運行代碼后添加結論，添加注釋等。
• Raw NBConvert - 這是一個命令行工具，可將你的筆記本轉換為另一種格式（如 HTML）
• Heading - 你可以將標題添加到單獨的小節并使你的 Notebook 看起來干凈整潔。這個選項現在已經集成到 Markdown 選項中。添加一個“##”，以確保在你之后輸入的內容將被視為標題

使用 Magic Functions

開發人員已經插入了預定義的 magic functions，使你的工作更方便和更具交互性。你可以運行以下命令來查看這些函數的列表（注意：通常不需要輸入“％”，因為通常 Automagic 是默認打開的）：

%lsmagic

你會看到許多選項，你甚至可能認識其中的 ％clear， ％autosave， ％debug 和 ％mkdir 等函數。magic command 有兩種運行方式：

• 逐行運行（ Line-wise ）
• 逐塊運行（ Cell-wise ）

顧名思義， Line-wise 是當你想要執行一個單行命令的時候使用，而 Cell-wise 是你想要執行的命令不僅僅是一行，而是整個單元格中的整個代碼塊時使用。

在逐行運行模式中，所有給定的命令都必須以 ％ 字符開始，而在逐塊運行模式下，所有命令都必須以 %% 開頭。讓我們看看下面的例子來更好的理解：

逐行模式：

%time a = range(10)

逐塊模式：

%%timeit a = range (10)

min(a)

我建議你運行這些命令，看看其中的區別！

不僅限于 Python - 在 Notebooks 中使用 R，Julia 和JavaScript

Notebooks 的魔術并不止于此。你甚至可以在 Notebooks 中使用其他語言，如 R，Julia，JavaScrip t等。我個人喜歡 R 中的 ggplot2 軟件包，因此使用 Notebooks 來進行探索性數據分析非常方便。

要在 Jupyter 中啟用 R，你需要 GitHub上提供的 IRKernel（ R 的專用內核）。這里有一份詳細的指南（地址：https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512），總共需要八個步驟，還有截圖來引導你一步一步進行操作。

如果你是 Julia 用戶，你也可以在 Jupyter Notebooks 中使用它！查看這篇詳盡的文章（地址：地址：https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512），它重點介紹了 Julia 用戶如何學習數據科學，并包括了一章節介紹如何在 Jupyter 環境中使用 Julia。

如果你更喜歡使用 JavaScript，我推薦使用 IJavascript 內核。查看這個 GitHub 庫（地址：https://github.com/n-riesco/ijavascript），它會引導你在不同操作系統上安裝此內核。請注意，你需要先安裝 Node.js 和 npm 才能使用它。

Jupyter Notebooks 中的交互式命令板

在開始添加小插件（widget）之前，你需要導入 widgets 包：

from ipywidgets import widgets

小插件的基本類型是典型的文本輸入框和按鈕。請參閱以下來自Dominodatalab 的示例，了解一下交互式小插件是怎么使用的：

你可以在這里（地址：https://blog.dominodatalab.com/interactive-dashboards-in-jupyter/）查看詳盡的開發指南。

鍵盤快捷鍵——節省時間并提高效率！

快捷鍵是 Jupyter Notebooks 最好用的功能之一。當你想運行任何代碼塊時，你只需要按下Ctrl + Enter 即可。Jupyter Notebooks 提供的鍵盤快捷鍵非常多，為我們節省了大量時間。

以下是我們挑選的一些快捷鍵，你在開始使用 Notebooks 時會經常用到這些快捷鍵。我強烈建議你閱讀這些內容的時候一個一個地嘗試一下這些快捷鍵。

Jupyter Notebook 提供了兩種不同的鍵盤輸入模式 - 命令和編輯。命令模式將鍵盤與 Notebook 命令綁定，并由具有藍色左邊距的帶有灰色單元格邊框來表示。編輯模式允許你將文本（或代碼）輸入活動單元格，并以綠色單元格邊框表示。

使用 Esc 和 Enter 在命令和編輯模式之間跳轉。現在就試試吧！一旦進入命令模式（即沒有活動單元格），就可以嘗試以下快捷鍵：

• A 鍵將在選中單元格上方插入新單元格，B 鍵將在選中單元格下方插入一個單元格
• 要刪除單元格，請連續按兩次 D 鍵
• 要撤消已刪除的單元格，請按 Z 鍵
• Y 鍵將當前的選中單元格變成代碼單元格
• 按住 Shift + 向上或向下箭頭鍵可以選擇多個單元格。在多選模式下，按 Shift + M 會合并選中的單元格
• F 鍵會彈出 “查找和替換” 菜單

處于編輯模式時（在命令模式下按 Enter 鍵進入編輯模式），你會發現以下快捷鍵非常好用：

• Ctrl + Home 轉到單元格的開頭
• Ctrl + S 會保存你的工作
• 和上面提過的一樣，Ctrl + Enter 將運行你的整個單元格
• Alt + Enter 不僅會運行你的單元格，它還會在下方添加一個新的單元格
• Ctrl + Shift + F 打開命令選項板

要查看整個鍵盤快捷鍵列表，請在命令模式下按 H 或轉到 Help 菜單欄下的 Keyboard shortcuts。請經常檢查這些內容，因為經常會有新的快捷鍵被加進來。

有用的 Jupyter Notebooks 擴展

擴展可以有效提高你的 Jupyter Notebooks 的生產力。安裝和使用擴展的最佳工具之一是 Nbextensions。它需要兩個簡單的步驟來安裝（也有其他方法，但我發現這是最方便的）：

第1步：用 pip 來安裝它：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

第2步：安裝關聯的 JavaScript 和 CSS 文件：

jupyter contrib nbextension install --user

完成此操作后，你會在 Jupyter Notebook 主頁頂部看到一個 Nbextensions 選項卡。這里面有很多非常棒的擴展供你使用。

要啟用一個擴展，只需點擊它來激活。我在下面提到了4個我認為最有用的擴展：

• Code prettify：重新格式化和美化代碼塊的內容。

• Printview：這個擴展添加了一個工具欄按鈕來調用當前 Notebook 的 jupyter nbconvert，并可選擇在新的瀏覽器標簽中顯示轉換后的文件。
• Scratchpad：這個擴展增加一個便捷單元格，它可以讓你運行你的代碼而不必修改你的 Notebook。這是一個非常方便的擴展，特別是當你想要測試你的代碼，但不想在你的活動Notebook上做這件事。
• Table of Contents (2)：這個擴展可以收集你的 Notebook 中的所有標題，并將它們顯示在一個浮動窗口中。

這些只是你可以使用的其中一些擴展。我強烈建議查看整個擴展列表并對它們進行測試。

保存和共享你的 Notebook

這是 Jupyter Notebook 中最重要和最棒的功能之一。當我需要寫博客文章，但我的代碼和注釋都保存在 Jupyter 文件中時，我需要先將它們轉換為另一種格式。請記住，這些 Notebooks 采用 json 格式，在共享它時這并不是很有幫助。我無法在電子郵件或博客上發布不同的單元格或代碼塊，對吧？

進入 Files 菜單，你會看到一個 Download As 選項：

你可以將你的 Notebook 保存為 7 個選項中的任何一個。最常用的是 .ipynb 文件，這樣其他人就可以在自己的機器上復制代碼；或者保存為 .html 文件， 這樣會打開一個網頁（當你想要保存嵌入在 Notebook 中的圖像時，這會派上用場）。

你也可以使用 nbconvert 選項手動將你的 Notebook 轉換為不同的格式，如 HTML 或 PDF。

你還可以使用 jupyterhub，它允許你在其服務器上托管 Notebooks 并與多個用戶共享。許多頂尖的研究項目都使用這個功能用于協作。

JupyterLab

JupyterLab 于今年 2 月推出，它允許以更靈活和更強大的方式處理項目，但使用的是和 Jupyter Notebooks 相同的組件。JupyterLab 環境與 Jupyter Notebooks 完全相同，但用戶會有更高效的體驗。

在 JupyterLab 中，你只需一個窗口即可安排 Notebook 的工作區域、終端、文本文件和輸出！你要做的僅僅是將單元格拖放到你想要的位置。你還可以通過實時預覽功能來編輯常用文件格式，如 Markdown、CSV 和 JSON，以便在實際文件中實時查看所發生的變化。

如果你想在你的機器上試用它，你可以在這里查看安裝說明（地址：http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html）。開發人員的目標是 JupyterLab 最終可以取代 Jupyter Notebooks。但是，要做到這一點還要花點時間。

最佳實踐

雖然單獨工作可能很有趣， 但大多數時候你會發現自己是在一個團隊中工作。在這種情況下，遵循指導方針和最佳實踐非常重要，這樣可以確保你的代碼和 Jupyter Notebooks 被正確標注，以便與你的團隊成員保持一致。下面我列出了一些最佳實踐指南，你在 Jupyter Notebooks 上工作時一定要遵循以下指南：

• 對于任何程序員來說最重要的事情之一：始終確保為代碼添加合適的注釋！
• 確保你有代碼所需的文檔。
• 考慮一個命名方案，并堅持在所有代碼中使用以確保一致性。這樣其他人更容易讀懂你的代碼。
• 無論你需要什么庫，在 Notebooks 開始時導入它們（并在它們旁邊添加注釋，說明導入它們的目的）。
• 確保代碼中行與行之間有適當間隔，不要把循環和函數放在同一行中。
• 有時候你會發現你的文件變得非常繁重。看看有沒有方法隱藏你認為對于以后參考不太重要的代碼。Notebooks 看起來整潔干凈， 讓人賞心悅目也非常重要。
• Matplotlib 可以很漂亮整潔地展示你的 Notebook，看看怎么使用它！地址：http://nbviewer.jupyter.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures/blob/master/Lecture-4-Matplotlib.ipynb

另一個提示！當你想創建演示文稿時，首先想到的工具是 PowerPoint 和 Google Slides。其實你的 Jupyter Notebooks 也可以創建幻燈片！還記得我說它超級靈活嗎？我一點都沒有夸大。

要將你的 Notebooks 轉換為幻燈片，請轉到 View -> Cell Toolbar，然后單擊 Slideshow。看！現在，每個代碼塊都在右側顯示一個 Slide Type 的下拉選項。它提供了以下 5 個選項：

好好試一試每一個選項以更好地理解它，它會改變你呈現你的代碼的方式！

結語

請注意，這篇文章并沒有詳盡列出 Jupyter Notebooks 提供的所有功能。還有更多的功能等著你在使用中挖掘。和其他很多事情一樣，關鍵在于實踐。