Jupyter: 交互式计算的革命

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

    bash 复制代码
    conda install jupyter
  • 使用 pip 安装

    bash 复制代码
    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:

bash 复制代码
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 %%% 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

    bash 复制代码
    pip install jupyterlab
  • 启动 JupyterLab

    bash 复制代码
    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。

相关推荐
极客代码3 分钟前
【Python TensorFlow】进阶指南(续篇三)
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
庞传奇5 分钟前
TensorFlow 的基本概念和使用场景
人工智能·python·tensorflow
热爱生活的五柒8 分钟前
vscode利用ofExtensions插件可以调试单进程Openfoam,但是不能调试mpi多进程案例
ide·vscode·编辑器
华清远见IT开放实验室12 分钟前
【每天学点AI】实战图像增强技术在人工智能图像处理中的应用
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉
界面开发小八哥16 分钟前
更高效的Java 23开发,IntelliJ IDEA助力全面升级
java·开发语言·ide·intellij-idea·开发工具
mqiqe37 分钟前
Elasticsearch 分词器
python·elasticsearch
不去幼儿园2 小时前
【MARL】深入理解多智能体近端策略优化(MAPPO)算法与调参
人工智能·python·算法·机器学习·强化学习
幽兰的天空3 小时前
Python 中的模式匹配:深入了解 match 语句
开发语言·python
网易独家音乐人Mike Zhou6 小时前
【卡尔曼滤波】数据预测Prediction观测器的理论推导及应用 C语言、Python实现(Kalman Filter)
c语言·python·单片机·物联网·算法·嵌入式·iot
安静读书6 小时前
Python解析视频FPS(帧率)、分辨率信息
python·opencv·音视频