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Jupyter 笔记本:如何安装和使用

原文:https://python.land/data-science/jupyter-notebook

了解 Jupyter Notebook，它是 Jupyter 实验室交互式 IDE 的一部分，是数据科学的理想选择。我们将探索使用它优于常规 IDE 的优势，向您展示如何安装 Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab，并演示它的功能。

目录

Jupyter 实验室 vs Jupyter 笔记型电脑

JupyterLab 是一个基于 web 的交互式开发环境。它最出名的是提供了一种叫做 Jupyter Notebook 的所谓笔记本，但你也可以用它来创建和编辑其他文件，如代码、文本文件和 markdown 文件。此外，它允许您像大多数 ide 一样打开一个 Python 终端来进行试验和修补。

JupyterLab 非常灵活:您可以配置和安排用户界面，以支持数据科学、科学计算和机器学习中的广泛工作流。它也是可扩展的:每个人都可以编写插件来添加新组件并与现有组件集成。

JupyterLab 支持 40 多种其他编程语言，比如 Java、Scala、Julia 和 r。

另一方面，Jupyter Notebook 是一个类似 REPL 的环境，融合了代码、数据和文档。所以简而言之，JupyterLab 就是基于浏览器的 IDE，而 Jupyter Notebook 就是里面的笔记本组件。如果你愿意，你可以单独安装 Jupyter Notebook，我将在本文中向你展示如何安装。

使用 Jupyter Lab 和笔记本的优势

Python 应用程序开发人员通常更喜欢使用像 VSCode 这样的常规 Python IDE，它有助于调试、单元测试、部署和版本管理。相比之下，(数据)科学家和数据分析师有不同的关注点，通常更喜欢笔记本风格的 IDE。让我们来看看这些笔记本电脑提供的一些优势。

组合并记录代码和结果

使用笔记本电脑的最大优势在于，它允许您将三样东西结合到一个环境中:

  1. 文档，
  2. 代码，
  3. 结果

同时提供一个互动的环境，你或你的同伴可以修补和实验。下图完美地展示了这一点:

结合了文档、输出和代码的 Jupyter 笔记本

互动探索

笔记本允许您以交互方式浏览数据。在这样做的时候，笔记本是你做了什么和你如何做的日志。配合 NumPy 和熊猫使用最理想。所以笔记本比普通的 ide 更适合那些处理和分析数据的人。然而，一些 ide，比如 VSCode，将提供一个内置的 Jupyter Notebook(参见本文后面的内容)。

这是其他人用的

有时候顺其自然会有帮助。在这种情况下，你会注意到数据科学中的许多其他人使用 Jupyter 笔记本。这本身有几个优点:

  • 很容易交流分享自己的作品。
  • 许多插件是由数据科学家同事创建的，专门针对像你这样的人。

如何安装 Jupyter 笔记本和实验室

像所有 Python 软件一样，安装 Jupyter Lab 轻而易举。我将演示如何安装 Pip 和 Conda。事先要注意一件事:我建议在系统范围内安装这个。对于大多数软件包，我强调使用虚拟环境的重要性。然而，像这样的工具你想安装一次。

用 Pip 安装 Jupyter 实验室和/或笔记本电脑

如上所述，您希望在系统范围内安装 Jupyter Lab，或者至少在您的本地 bin 文件夹中。使用 Pip 全局安装软件包需要**-g**选项。然而，在许多 Linux 系统上，如果您没有指定 -g ，并且如果您没有使用虚拟环境，Pip 会将软件包安装在一个.local/bin文件夹中。您可以通过使用--user选项来强制这种行为。这样做的好处是，您不需要 root 权限就可以访问您正在使用的系统。

因此，安装 Jupyter Lab 最推荐的方法是使用 pip install 命令:

$ pip install --user jupyterlab

如果你只想要 Jupyter 笔记本，用这个代替:

$ pip install --user notebook

用 Conda 安装 JupyterLab

JupyterLab 也可以安装mamba和conda:

$ mamba install -c conda-forge jupyterlab

or...

$ conda install -c conda-forge jupyterlab

与 Pip 一样，如果您只想安装 Jupyter 笔记本，请使用以下命令:

$ mamba install -c conda-forge notebook

or...

$ conda install -c conda-forge notebook

开始探索木星实验室

如何从命令行打开 Jupyter 实验室

如果您按照安装说明进行操作，您应该能够使用以下命令启动 Jupyter Lab:

$ jupyter-lab

(a bunch of log message will follow)

如何从命令行打开 Jupyter 笔记本

如果您只想启动一个笔记本，请使用:

$ jupyter-notebook

(a bunch of log message will follow)

添加到您的路径

如果您得到一个类似“命令未找到”的错误，不要惊慌。不幸的是，有些系统在$PATH变量中没有.local/bin目录。在 Linux 和 OS X 上，一个快速的解决方法是像这样临时添加它:

PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

但是，这只有在您保持终端窗口打开的情况下才有效。因此，为了永久保存，我建议在您的~/.profile文件末尾添加以下代码片段:

# set PATH so it includes user's private bin if it exists
if [ -d "$HOME/.local/bin" ] ; then
    PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
fi

它所做的只是将.local/bin文件夹添加到路径中，但前提是它确实存在。

当您登录到您的系统时，.profile文件被加载一次。您可能需要注销并登录才能应用更改。如果您使用 zsh 而不是 Bash(目前 zsh 是 MacOS 上的缺省值)，您可能想尝试将 about 的代码片段添加到一个名为.zprofile的文件中。

你在笔记本上的第一步

如果你启动 Jupyter Lab 或 Notebook，它会自动打开你的浏览器。如果没有，可以手动转到 http://localhost:8888/打开。在那里，创建一个新的笔记本，例如通过点击文件- >新建- >笔记本。

在下面的截图中，我创建了一个名为“第一步”的新笔记本。有几件值得注意的事情:

  • 你输入放在一个“单元格”里，每个单元格都有编号
  • 您可以通过使用In和Out数组来访问之前的单元格。例如，下面示例中的Out[3]给出了In[3]单元格中表达式的输出
  • 您还可以将单元格类型更改为 Markdown，有关这方面的更多信息，请参见下文
  • 如果你想应用或执行你的单元格，按 Shift + Enter 。

一个简单的 Jupyter 笔记本

细胞类型

在笔记本的顶部，有一个下拉菜单，允许您更改单元格类型。现在你需要关心的是“Python”和“Markdown”类型。

计算机编程语言

Python 单元格包含 Python 代码。这可以是任何有效的代码，因此所有这些都是允许的:

降价

Markdown 是一种创建格式化文本的轻量级标记语言。您可以使用它来创建标题、列表、代码片段和您能想到的大多数其他东西。例如，如果您曾经在 GitHub 上创建过 README.md 文件，您可能会对它很熟悉。

Markdown 非常适合在笔记本上添加文档。对大多数人来说，使用减价备忘单就足以快速入门。

公式

您也可以使用 Markdown 输入好看的公式。在内部，Jupyter 使用 MathJax 来格式化和显示公式。公式以单美元符号或双美元符号开始和结束:

  • $ .... $:内嵌；该公式与当前句子的其余部分一致
  • $$ .. $$:显示模式；这个公式在正文的其余部分中很突出

在里面，你需要输入一个基于 TeX 的等式。如果你想看到所有的选项并玩这些方程，我推荐这个网站，它提供了一个 Tex 方程编辑器。

JupyterLab plugins

如果你点击屏幕左边的拼图图标，你会得到一个可以直接安装的插件列表。有许多插件，其中许多会增加额外的可视化功能或与 Tableau 等产品的集成。

IPython

在内部，Jupyter 笔记本使用了一个名为 IPython 的项目。如果你倾向于经常使用 Python REPL ，我推荐你阅读我们在 IPython 上的页面，因为它是常规 REPL 的一个很好的替代品。我个人用的很多，怎么推荐都不够！例如，仅仅因为它出色的自动完成功能，它就是值得的，如果你习惯于 Jupyter 笔记本，显然你会有宾至如归的感觉。

IPython

IPython 在运行

vscode 中的 Jupyter 笔记本电脑

如果你和我一样是 VSCode 的粉丝，你需要看看 VSCode 的扩展，它允许你直接在 VSCode 标签中创建和使用笔记本。如果您打开命令托盘，例如使用 ctrl + shift + p ，开始输入“Jupyter”来创建、打开和导出笔记本。

Create a new Jupyter Notebook from VSCode

从 VSCode 创建新的 Jupyter 笔记本

继续学习

访问官方项目网站，获取关于 Jupyter Lab 和 Jupyter Notebook 的最新新闻和文档总是值得的。