Jupyter notebook配置与使用(安装过程+环境配置+运行实例)

前言

Jupyter Notebook 是一个开放源代码的 Web 应用程序,它允许创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。

主要功能:

  1. 交互式计算:用户可以直接在浏览器中编写和执行代码。
  2. Markdown 支持:使用 Markdown 格式来添加文本,包括标题、列表、链接等,使得文档更具有可读性和解释性。
  3. 代码可视化:可以直接在 Notebook 中展示图表和其他可视化元素。
  4. 版本控制:支持将 Notebook 文件放入版本控制系统(如 Git)中进行版本管理。
  5. 分享与协作:可以通过各种途径分享你的 Notebook,例如通过 nbviewer.jupyter.org 查看 Notebook 文件而无需运行环境,或者使用类似 Binder 的服务直接在线运行。

一、初步理解Jupyter

Jupyter Notebook可以理解为一个类似于pycharm的编辑器,为啥选择使用Jupyter呢,我个人感觉jupyter可以更好的帮助我们理解代码,对于大型的数据处理计算,jupyter可以实时呈现结果,让我们快速知道哪里出现问题,理解代码中间过程。

Jupyter支持多个语言,常见的编程语言Jupyter中都可以实现,对于不同的编译环境,需要给Jupyter配置一个不同的内核(kernels),所谓内核,大家可以理解为给Jupyter配置一个处理代码信息的大脑,不同的内核可以理解不同的代码。本文主要带着带着大家配置python的编译环境。

下面是一些常见语言与对应内核:

  • Python - 默认支持,通过 ipykernel 内核。
  • R - 通过 IRKernel 或 Repr 内核。
  • Julia - 通过 IJulia 内核。
  • Scala - 通过 Tino 或 ScalaKernel 内核。
  • Swift - 通过 SwiftKernel。
  • JavaScript - 通过 node-jupyter。
  • Ruby - 通过 ruby-kernel。
  • Go - 通过 go-ipython 或 gokernel。
  • C/C++ - 通过 cppkernel 或 litestella。
  • SQL - 通过 sqlkernel。

二、安装配置Jupyter环境

首先大家需要安装Anaconda,主要是为给我们的Jupyter创建一个虚拟环境,安装相应的软件包,在Jupyter中编写代码就可以直接调用了。

2.1 环境配置

打开命令提示符:Win + R,输入cmd,按下回车键打开命令提示符窗口。

在命令栏输入

复制代码
conda --version

显示上述结果说明安装成功。

2.1.1 创建虚拟环境

输入指令,创建一个新的虚拟环境,这里的jupyter_learn是环境变量命名,大家可以自行命名。

python 复制代码
conda create --name jupyter_learn

查看环境是否创建成功。

python 复制代码
conda env list

如果环境列表中出现刚刚创建的环境,就表明安装成功。

安装需要的库,因为本次带着大家了解深度学习基础的张量计算,所以带着大家安装一下深度学习需要的库,一般默认安装最新版本。

下载:pytorch库

python 复制代码
pip install torch

查看是否安装成功:

复制代码
pip list

里面都是已经下好的库和软件包,右边显示的版本号。如果能找到torch这个库表示安装成功。

2.1.2 安装Jupyter Notebook

可以直接使用pip下载

复制代码
pip install jupyter notebook

2.1.3 将环境注册为内核

在命令行里面如果左边出现刚刚安装的环境,表示在当前环境下,如果没有出现,就输入以下指令。

复制代码
conda activate jupyter_learn

表示激活当前环境,输入该指令后,左边就能出现刚刚创建的环境名称了。

下载python所需的内核

复制代码
pip install ipykernel

`ipykernel` 包允许 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 识别和使用 Conda 环境作为内核

在jupyter中注册内核

复制代码
    python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name="ipykernel_name"

这里:

  • `--user` 表示安装是针对当前用户的;
  • `--name=myenv` 指定了内核的名称,应与你的 Conda 环境名称一致;
  • `--display-name="My Environment"` 设置了在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 的下拉菜单中显示的内核名称。

大家只需要把myenv改为刚刚创建的环境名称,和ipykernel_name改为自己喜欢的内核名称就好了。

后续我们配置内核的时候就会使用我们刚刚创建的内核名称。

2.2 启动jupyter notebook

输入指令:

复制代码
jupyter notebook

配置成功会出现下面情形:

启动它们通常会打开一个本地服务器,并在你的默认网络浏览器中自动打开一个特定的 URL 地址。这个 URL 通常是形如 http://localhost:8888/ 或者 http://127.0.0.1:8888/ 的形式,后面跟着具体的路径。8888表示端口号,如果端口被占用就会出现8889等等。

如果没有自动打开浏览器,我们可以复制上述黄色对应的浏览器网址,使用我们本地浏览器进行打开。

打开之后就会出现这个页面。这里默认打开的是C盘目录,大家可以在这里创建文件进行编写,也可以打开一个指定目录。

2.3 完整实操

打开指定目录方便大家文件管理,可以在本地计算机快速找到文件位置。

带大家完整实操

激活环境后,打开我们需要打开的文件目录。

这里,我将文件放在F盘jupyter work目录下。然后在该目录打开jupyter notebook。

同样复制网址用浏览器打开。

这里,就是我的工作目录啦。

将注册好的内核配置进去

创建新的工作文件

选择内核,这里用我们刚刚注册的内核

更改文件名称

下面就可以编写代码了。

此时,我们可以在本地计算机找到该文件。

2.4 注意注意

大家还在启用jupyter后,不要着急关闭命令提示符,如果关掉的话就会显示如下:

无法建立笔记本服务器的连接。

三、运行实操+常用的快捷键

未完待续

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