Jupyter Notebook 简介：一个交互式的科学计算平台
什么是Jupyter Notebook？
Jupyter Notebook 是一个开源Web 应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、公式、可视化和说明文本的文档。
交互式计算：为何这么重要？
该平台适合实验和数据分析，还支持Python、R、Julia等多种编程语言。
为什么选择Jupyter Notebook：特点与用途
功能丰富的界面
介绍Jupyter Notebook 用户界面和各种可用工具。
实用性与应用场景
从数据清理到机器学习，Jupyter Notebooks 在整个数据科学过程中发挥着关键作用。
Jupyter Notebook 安装与使用的详细教学
系统要求
要安装Jupyter Notebook，必须首先确保系统上安装了Python。我们建议安装Python 3.x 版本。如果您的系统上尚未安装Python，您可以从Python 官方网站下载并安装它。
安装步骤
使用pip 安装
打开命令提示符或终端。通过键入以下命令安装Jupyter Notebook： pip install Notebook 这将启动Jupyter Notebook 并在Web 浏览器中打开一个新选项卡。
基本操作教学
创建新的Notebook
在Jupyter主页上，单击右上角的新建。在下拉菜单中选择您要使用的编程语言（通常是Python 3）。
储存与读取Notebook
保存：您可以通过单击工具栏中的保存图标或使用Ctrl+S 来保存笔记本。阅读：从Jupyter 主页，浏览到要保存笔记本的目录，然后单击将其打开。
执行代码和Markdown 单元
代码单元：输入代码并使用Shift+Enter运行。 Markdown Cell：选择Markdown作为单元格类型，输入文本或Markdown语法，然后使用Shift+Enter进行渲染。
用Jupyter Notebook 中分析资料
Jupyter Notebook 不仅仅是一个代码编辑器；它还是一个强大的数据分析工具。本节快速介绍如何在Jupyter Notebooks 中进行基本数据分析。
准备工作：汇入必要的套件
开始数据分析任务之前的第一步通常是导入所需的Python包。下面是一些常用的数据分析相关包。
将pandas 导入为pdimport numpy 并将npimport matplotlib.pyplot 导入为pltPandas 进行数据处理和分析。 NumPy：用于大型多维数组和矩阵的数学计算。 Matplotlib：用于绘图和可视化。假设您有一个名为
载入资料
data.csv 的CSV 文件。您可以使用以下命令将其读入Pandas DataFrame：
df=pd.read_csv('data.csv') 显示前几行数据。
df.head()
基本资料探索
加载数据后，您可以执行一些基本的统计操作来获取数据的概览。
描述性统计
df.describe() 数据类型和空值数量
df.info()
资料视觉化
使用Matplotlib 或其他可视化软件包绘制基本图形。
绘制条形图
df['column_name'].value_counts().plot(kind='bar')plt.show() 绘制散点图
plt.scatter(df['column1'], df['column2'])plt.show()
进行数据分析
根据实际需要，使用Pandas或其他包进行数据处理和分析。例如：
过滤条件：df[df['column'] value] 排序数据：df.dropna(), df.fillna(value) 聚合操作：df.groupby('column').mean() 简单步骤快速分析数据例如，在Jupyter Notebook 中。尽管这些只是入门级操作，但它们是更深入探索数据的一个很好的起点。
Jupyter Notebook 高级功能和插件
熟悉Jupyter Notebook 的基础知识后，下一步就是探索更高级的功能和插件。这些先进的功能极大地提高了您的工作效率和数据分析能力。
常用的Jupyter 插件
Jupyter 插件或扩展可以增强各种Notebook 功能，包括但不限于代码折叠、目录生成、突出显示等。
Nbextensions：提供许多用户界面扩展。
安装说明： pip install jupyter_contrib_nbextensionsjupyter contrib nbextension install --user 用法：打开Jupyter Notebook 并在Nbextensions 选项卡中选择要启用的扩展。 Hinterland：代码自动完成。
安装说明： pip install jupyter_nbextensions_configuratorjupyter nbextensions_configurator enable --user
Jupyter Widgets
这些是用于创建交互式UI 控件（例如滑块、下拉菜单等）的小工具。
安装说明： pip install ipywidgetsjupyter nbextension 启用--py widgetsnbextension 使用示例：
from ipywidgets import interactiondef f(x): return xinteract(f, x=10)
高级视觉化技巧
您可以使用Matplotlib 和Seaborn 等工具进行更高级的数据可视化。
哑光图罗纹
3D绘图：from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig=plt.figure()ax=Fig.add_subplot(111, project='3d')Seaborn
Heatmap: import seaborn as snssns.heatmap(df.corr())
如何在Jupyter Notebook 中使用Matplotlib 和Seaborn
在Jupyter Notebook 的每个单元中，只需照常使用这些函数和方法即可。要使绘图内联，请记住在第一个单元格中添加%matplotlib inline 。
小结
Jupyter Notebook 是一款功能强大且灵活的工具，适用于各种数据分析和机器学习任务。我们研究了如何充分利用该平台，从基本安装和操作到高级功能和插件。这些高级功能和插件不仅可以加快您的分析速度，还可以实现更复杂的数据可视化。一旦掌握了这些基本和高级功能，您就会发现Jupyter Notebook 是必不可少的数据分析工具。
参考资源
官方文档Jupyter Notebook 官方文档教程视频Jupyter Notebook 教程： 简介、设置、演练插件和扩展很棒的Jupyter 数据可视化Matplotlib 官网Seaborn 官网互动小部件Jupyter Widgets 官方文档
版权声明：本文转载于网络，版权归作者所有。如有侵权，请联系本站编辑删除。