如果你用Python做开发，那么首选Pycharm；但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘，以及火热的机器学习和人工智能项目，Jupyter Notebook注定是首选，因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
这个插件非常有用，我们做数据分析EDA或者特征工程时经常要各种尝试，而不是要真正的运行cell代码。
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
本月，微软给VS Code加入了一项令人感到惊喜的功能：直接在编辑器中运行调试Jupyter Notebook，而无需任何第三方插件。
空余时间整理了 2021 年里我认为 Python 编程必备的几个 VS Code 插件，分享一下
为了更加方便快捷的使用Jupyter Notebook，本文将会介绍一些相关的使用技巧。
打开终端输入: jupyter notebook ，这是就会在浏览器上打开一个jupyter notebook工作页面。
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说，Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本，以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
今天一天大部分时间都没有开电脑,果然,我的脖子没有什么感觉(病好了).现在我还是一个半吊子开发者.如果以后是全职开发...额.总之,小命就一条,自己心疼的抱住自己.
Visual Studio Code是微软的一个完全免费的代码编辑器。它是迄今为止我发现的最灵活、功能最丰富的代码编辑器。它甚至比PyCharm Community 具有更多的功能。并且还支持 Jupyter——并且Jupyter Desktop好用多了。
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
Jupyter Notebook 是一款 Web 应用，它能让用户将上面说的各种窗口里的东西，全部组合到一个可读性好，易于共享，且对新手友好的文档中。这个文档里可以包括：
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
描述：前面我们已经在机器学习工作站（Ubuntu 24.04 Desktop + Geforce RTX 4070Ti SUPER）中安装 Anaconda 工具包，其中也包含了 Jupyter Notebook （/ˈdʒuːpɪtə(r)/ /nəʊtbʊk/）工具及其相关依赖项，接下来我们简单介绍一下 Jupyter Notebook 一个Web在线交互计算的工具集，及其安装、配置、使用方法，给各位初次学习机器的朋友做一个指引！
不论你是刚开始学 Python，还是正在啃数据分析的骨头，对你来说，不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去，或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作，一定是家常便饭了。
今天就公开啦：Jupyter Notebook，没有Pycharm，没有Vscode，没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今，使用了两年半多的时间，今天就好好聊聊它~
Jupyter NbExtensions Configurator 是Jupyter Notebook的一个扩展工具，它提供了一系列标签，只需勾选相应插件就能自动载入。里面的插件能帮助减少工作量，书写更优雅的代码和更好的展示结构。
如果要使用快捷键，首先按“Esc”键进入命令模式，然后按相应的键实现对文档的操作。比如切换成代码单元“Y”或Markdown单元“M”键，或者在本单元的下方增加一单元“B”键，查看所有快捷命令可以按“H”键。这里这个可能出现的有点突兀，但是记住就好，注意是ESC，然后code,doc里面互相转换~
在数据科学界，Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具，采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧，帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令，通过隐藏输出加快速度，向Jupyter Notebook添加其他功能，等等！
最近由于项目需要，开始学习python，然后发现一个非常有用的python交互式编辑器，非常容易上手而且非常有用和实在，本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录，与大家一起分享！下面的内容是针对ubuntu 系统的，当然，jupyter notebook在windows也是支持的。
（以前称为IPython Notebook）是一个开源项目，可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
JupyterLab[1]4.1 和Notebook[2]7.1 现已发布！这些版本为扩展开发人员提供了多项新功能、错误修复和增强功能。该版本与支持 JupyterLab 4.0 和 Notebook 7.0 的扩展兼容。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境（REPL, read eval print loop），它主要构建在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令，大大增强了python的编程体验。
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。下图完美地概括了这一观点。
引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Jupyter Notebooks的部分。工欲善其技，必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具，在学习和使用Python时就会更加专注于其自身，并且也有助于Python开发。
“扩展面板详细信息”选项卡现在显示类别、资源链接和其他信息，例如扩展发布和更新日期。选择一个类别将在“扩展”视图中显示该类别中的其他扩展。
JupyterLab是 Jupyter Notebook「新」界面。它包含了jupyter notebook的所有功能，并升级增加了很多功能。它最大的更新是模块化的界面，可以在同一个窗口以标签的形式同时打开好几个文档，同时插件管理非常强大，使用起来要比jupyter notebook高大尚许多。
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面，包括IPython。
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果：
早在2022年12月12日，微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks，所使用的引擎为. NET Interactive，目前支持包括C#、F#、PowerShell、JavaScript和SQL等多种语言。让数据科学家能够简单执行跨语言任务，就像是使用SQL查询SQL Server数据库，并将表格结果共享至JavaScript和HTML，创建可互动可视化的应用。
Jupyter notebook 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如，不久前我共享了我最爱的一个 Jupyter notebook ，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。在本文中，我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性，以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前，我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到： [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
本文介绍了一些有关改善Jupyter Notebook体验的简单技巧，并介绍了有用的快捷方式，添加主题，自动生成的目录等。
猴哥的推荐寄语：不要小瞧一些小技巧，有些能会让你相见恨晚，后悔自己没有早点了解这个技巧，反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧，欢迎在留言区分享出来。
【磐创AI导读】：Jupyter Notebook是一个交互式的、便于创建的、支持实时编程和共享文档的编程环境。本文将带大家学习几个Jupyter Notebook的扩展功能，以便大家更方便的使用这个宝贵的工具。也欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI，获取更多的机器学习、深度学习资源。
jupiter notebooks 在更广泛的编程社区中名声不佳。乔尔·格鲁斯(Joel Grus)在2018年JupyterCon上勇敢地发表了著名的“我不喜欢notebooks ”演讲，其中涵盖了许多原因。通常，notebook被认为是促进糟糕的编码实践，因为它们很难进行版本控制，经常依赖于以特定顺序运行的单元格来返回正确的结果，并且测试和调试可能很棘手。
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。
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