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
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作，呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》，已经介绍过，不在此赘述了。
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：
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。
（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。
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
【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是一个开源的交互式Web应用程序，允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码，包括Python，R，Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品，Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用，因为它允许您编写一小段代码，运行它并返回结果。
使用Python做数据相关工作，不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具，网络上其实挺多相关的资料，只是相对而言比较分散，有些技巧可能对于初学者不太有用。
Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器，它非常适合做数据分析与代码展示，很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外，因为用这种编辑器看代码比较轻松，文档描述和输出效果也能进一步帮助理解，很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。
前两天因为某些原因，云朵君重装系统了，发现以前的一些设置都没有了，因为一些习惯，还是想恢复下以前的一些设置，如设置Jupyter notebook 的主题，设置他的目录插件等。把设置的过程写出一个教程，供大家参考。
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。
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。
在Project Tool Window中，单击Alt+Insert。然后，在出现的弹出菜单上，选择Jupyter Notebook选项并输入文件名（此处为MatplotlibExample.ipynb）。
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。
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：
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！
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。
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。
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。
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
Jupyter Notebook非常活跃于深度学习领域。在项目的实验测试阶段，它相比于用 py 文件来直接编程更方便一些。在项目结束之后如果要写项目报告，用 Jupyter 也比较合适。
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。
我们先来看 4 个常用的编程工具：Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter，但并不是要求你必须使用它，你也可以根据自己的喜好自由选择。
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！
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。
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安装 使用pip安装 pip install jupyter 使用Anaconda安装 conda install jupyter notebook 使用 获取Jupyter Notebook使用帮助 # 两者选其一 jupter notebook --help jupter notebook -h 启动 # 默认端口启动 jupyter notebook # 指定端口启动 jupyter notebook --port <port_number> # 启动服务器但不打开浏览器 jupyter notebo
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。
原文：https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者： Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用，包括Python，Julia，R，Haskell和Ruby。它通常用于处理数据，统计建模和机器学习。
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。
如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘，那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具，它很容易上手，用起来非常方便，是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用，在数据挖掘平台 Kaggle 上，使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程，因此，如果你想学习机器学习，数据挖掘，那么这款软件你真的应该了解一下。
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了，但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中，我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
Jupyter Notebook 是一个很棒的教学、探索和编程环境，但其功能不足也是出了名的。幸好，有许多方法可以改进这个不错的工具，如 Jupyter Notebook 扩展工具。
文章背景： 工作中，有时需要批量更新单元格内的信息。可以通过正则表达式匹配对应信息，然后再更新成自己想要的内容。
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。
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。
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