Jupyter 项目教程
jupyterJupyter metapackage for installation, docs and chat项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jupyter
项目介绍
Jupyter 是一个开源项目,旨在支持交互式的计算和数据科学工作流程。它提供了一个基于 Web 的交互式环境,允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化以及叙述性文本的文档。Jupyter 的核心组件是 Jupyter Notebook,它是一个开放标准,支持超过 40 种编程语言,包括 Python、R、Julia 和 Scala。
项目快速启动
安装 Jupyter
首先,确保你已经安装了 Python。然后,使用以下命令安装 Jupyter Notebook:
pip install notebook
启动 Jupyter Notebook
安装完成后,可以在命令行中输入以下命令来启动 Jupyter Notebook:
jupyter notebook
这将启动一个 Jupyter Notebook 服务器,并在默认的 Web 浏览器中打开一个新标签页,显示 Jupyter Notebook 的主界面。
创建一个新的 Notebook
在 Jupyter Notebook 的主界面中,点击右上角的 “New” 按钮,然后选择你想要使用的编程语言(例如 Python 3)来创建一个新的 Notebook。
运行代码
在新创建的 Notebook 中,你可以输入代码并运行它。例如,输入以下 Python 代码:
print("Hello, Jupyter!")
然后点击工具栏中的 “Run” 按钮(或按 Shift + Enter
)来运行代码。
应用案例和最佳实践
数据分析
Jupyter Notebook 是数据科学家和分析师的理想工具。它允许用户在同一个环境中进行数据清洗、分析和可视化。例如,你可以使用 Pandas 库来加载和处理数据,使用 Matplotlib 或 Seaborn 库来进行数据可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据可视化
data.plot(kind='bar', x='Category', y='Value')
plt.show()
机器学习
Jupyter Notebook 也广泛用于机器学习项目。你可以使用 Scikit-learn 库来构建和评估机器学习模型。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'模型得分: {score}')
典型生态项目
JupyterLab
JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代用户界面,提供了更强大的功能和更灵活的工作环境。它支持多窗口布局、实时编辑和预览 Markdown 文档、以及扩展插件系统。
IPython
IPython 是一个增强的交互式 Python shell,是 Jupyter Notebook 的核心组件之一。它提供了丰富的功能,如自动补全、历史记录、内联绘图等。
Voilà
Voilà 是一个工具,可以将 Jupyter Notebook 转换为独立的 Web 应用程序。它允许用户隐藏代码,只展示结果和可视化,非常适合创建交互式报告和仪表板。
通过这些生态项目,Jupyter 提供了一个全面的工具集,支持从数据探索到生产部署的整个数据科学工作流程。
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