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：

交互式计算：用户可以直接在浏览器中编写和执行代码。

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。

代码可视化：可以直接在 Notebook 中展示图表和其他可视化元素。

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。

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

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：

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

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。

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

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

    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：

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。