1. Jupyter基础

JUPYTER是一款开源的交互式计算环境 , 为数据科学家、研究人员和开发者提供了一个灵活且强大的平台 , 用于创建、共享和展示计算性工作。它最初由Fernando Perez于2014年推出 , 并得到了全球广泛的应用和认可。JUPYTER的名称源自三个核心编程语言 : Julia、Python和R。它支持超过40种编程语言 , 并通过所谓的"Notebook"界面提供了一个交互性的环境 , 其中代码、图表和文档可以在同一个界面中组合并共享。这使得JUPYTER成为探索、可视化和解释数据的理想工具。此外 , JUPYTER还提供了丰富的插件和扩展功能 , 以满足不同用户的需求。

要使用JUPYTER , 首先需要安装它。您可以通过以下步骤进行安装 :

打开终端或命令提示符。
使用pip包管理工具执行以下命令 : pip install jupyter。
等待安装完成后 , 可以输入jupyter notebook启动JUPYTER。这里通过在本地开启一个随机端口,在默认浏览器中打开端口的Jupyter Notebook应用程序。
这里可以通过命令jupyter notebook --port <port_number> 来指定生成的端口

由于每次启动jupyter notebook 的存储路径都是保存至当前目录。通过以下方式设置默认的存储路径位置

首先需要使用命令生成jupyter notebook 的配置文件, 生成的配置文件位置:C:\Users\<username>\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

jupyter notebook --generate-config

修改配置文件的如下图所示位置

c.ServerApp.root_dir = 'D:\Python\Jupyter'

之后直接在命令行启动即可

2. Jupyter核心组件

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是Jupyter项目中最著名的组件 , 它是一个开源的Web应用程序 , 允许用户创建和分享包含实时代码、方程、可视化以及叙述性文本的文档。Notebook文件有一个.ipynb的扩展名 , 可以轻松地在不同用户之间共享 , 支持多种编程语言。

特点 : 提供了一个富文本编辑器 , 支持Markdown、HTML、LaTeX和SVG等格式。它使得数据清洗、转换、数值模拟、统计建模、数据可视化以及机器学习等任务变得更加直观和交互式。
应用 : 广泛应用于数据科学、科学计算、机器学习教育和研究等领域。

JupyterLab

JupyterLab是Jupyter项目的下一代Web前端用户界面, 提供了基于Web的可扩展环境 , 用户可以在其中处理笔记本、代码、数据和文本文件。JupyterLab旨在提供一个统一的环境 , 其中包含Jupyter Notebook的所有核心功能 , 并添加了更多的改进和增强功能。

特点 : 具有模块化和可扩展的架构 , 支持多个Notebook和其他文档 ( 如Markdown文档、图像等 ) 并排显示 , 提供了内置的文件浏览器、富文本编辑器、终端以及自定义组件等。
应用 : 适用于需要更复杂数据分析和研究工作流程的用户 , 提供了更强大的工具和界面来探索和分析数据。

IPython核心

IPython是Jupyter项目的核心 , 最初是作为Python的一个增强的交互式解释器启动的 , 现在已经成为支持交互式计算的强大工具。IPython提供了一个丰富的工具集 , 用于交互式计算 , 包括 : 一个强大的交互式Shell、一个架构化的历史记录、用于交互式数据可视化的集成绘图功能、以及对并行计算的支持。

特点 : 通过提供高级自动补全、探索和可视化功能 , 改善了用户的交互式编程体验。
应用 : 作为Jupyter Notebook和JupyterLab的底层计算引擎 , IPython核心使这些工具能够执行Python代码