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【机器学习】Jupyter Notebook如何使用之基本步骤和进阶操作

news 2026/2/4 7:10:27

引言

Jupyter Notebook 是一个交互式计算环境，它允许创建包含代码、文本和可视化内容的文档

文章目录

  • 引言
  • 一、基本步骤
    • 1.1 启动 Jupyter Notebook
    • 1.2 使用 Jupyter Notebook 仪表板
    • 1.3 在笔记本中工作
    • 1.4 常用快捷键
    • 1.5 导出和分享笔记本
  • 二、进阶用法
    • 2.1 组织笔记本结构
    • 2.2 编写清晰的代码
    • 2.3 使用魔术命令
    • 2.4 管理单元格输出
    • 2.5 使用交互式小部件
    • 2.6 代码单元格管理
    • 2.7 利用扩展功能
    • 2.8 数据分析最佳实践
    • 2.9. 资源管理
    • 2.10 安全性和隐私

一、基本步骤

以下是使用 Jupyter Notebook 的一些基本步骤：

1.1 启动 Jupyter Notebook

  1. 打开命令行（终端）：
    在 Windows 上，可以使用命令提示符或 Anaconda Prompt，在 macOS 或 Linux 上，使用终端
  2. 导航到工作目录：
    使用 cd 命令导航到想保存笔记本的目录
  3. 启动 Jupyter Notebook：
    输入以下命令并按回车：
jupyter notebook

这将启动 Jupyter 服务器，并在默认的 Web 浏览器中打开 Jupyter Notebook 的仪表板，如图所示：
在这里插入图片描述

1.2 使用 Jupyter Notebook 仪表板

仪表板显示了当前目录下的文件和文件夹，以下是一些基本操作：

  • 新建笔记本：点击右上角的“新建”按钮，选择 Python3 或其他想使用的内核来创建一个新的笔记本、文件夹或终端
    在这里插入图片描述

  • 打开笔记本：点击已存在的笔记本文件名，如图所示：
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • 重命名笔记本：点击笔记本文件名旁边的复选框，然后点击“重命名”按钮，如图所示：
    在这里插入图片描述

  • 删除笔记本：选择笔记本，然后点击“删除”按钮，如图所示：
    在这里插入图片描述

1.3 在笔记本中工作

一旦打开或创建了一个笔记本，可以开始编写代码和文本

  • 添加新单元格：点击“+”按钮或使用菜单中的“插入”选项来添加新单元格
  • 选择单元格类型：
    • 代码（Code）：用于编写和执行代码
    • Markdown：用于编写格式化的文本和内联的 LaTeX 数学表达式
    • 原始NBConvert：用于原始文本
  • 编辑单元格：点击单元格，开始输入文本或代码
  • 运行单元格：
    • 按下 Shift + Enter 来运行当前单元格并选择下面的单元格
    • 按下 Alt + Enter 来运行当前单元格并在下面插入一个新单元格
    • 按下 Ctrl + Enter 来运行当前单元格而不移动焦点
  • 保存笔记本：使用菜单中的“文件”选项，然后选择“保存和检查点”或使用快捷键 Ctrl + S

1.4 常用快捷键

  • Shift + Enter：运行当前单元格，选择下面的单元格
  • Alt + Enter：运行当前单元格，并在下面插入一个新单元格
  • Ctrl + Enter：运行当前单元格
  • A：在上方插入新单元格
  • B：在下方插入新单元格
  • D + D（两次D）：删除选中的单元格
  • M：将当前单元格转换为 Markdown 单元格
  • Y：将当前单元格转换为代码单元格

1.5 导出和分享笔记本

  • 导出：可以将笔记本导出为多种格式，如 HTML、PDF、Markdown 或纯 Python 脚本
  • 分享：Jupyter Notebook 可以通过电子邮件、Dropbox、GitHub 或其他在线平台轻松分享在这里插入图片描述

通过这些基本步骤，可以开始使用 Jupyter Notebook 进行数据探索、分析、可视化以及教学和学习

二、进阶用法

遵循以下实践和建议，以提高工作效率和代码质量

2.1 组织笔记本结构

  • 使用Markdown单元格：为笔记本添加清晰的标题、子标题和章节描述，使用Markdown格式来提高可读性
  • 分割内容：将笔记本分割成不同的部分，每个部分使用Markdown单元格进行说明，然后是相应的代码单元格
  • 使用目录：对于较长的笔记本，可以在顶部创建一个目录，方便快速导航

2.2 编写清晰的代码

  • 遵循PEP 8：遵守Python编码标准PEP 8，保持代码格式一致
  • 使用注释：在代码单元格中添加注释，解释复杂的逻辑或重要的步骤
  • 避免冗余：删除不再需要的代码，保持笔记本整洁

2.3 使用魔术命令

  • %matplotlib inline：用于在笔记本中内联显示图表
  • %load_ext：加载扩展，如line_profiler用于性能分析
  • %timeit：测量代码执行时间

2.4 管理单元格输出

  • 清除输出：使用“单元格”菜单中的“全部清除输出”来清理笔记本
  • 禁用代码输出：在代码单元格后面添加一个分号;来阻止输出显示
  • 折叠长输出：对于长输出，使用out = _（下划线）来保存输出，而不立即显示

2.5 使用交互式小部件

  • ipywidgets：使用ipywidgets库创建滑块、下拉菜单和其他交互式小部件，使笔记本更加动态

2.6 代码单元格管理

  • 单元格合并：使用“编辑”菜单中的“合并单元格”来合并多个单元格
  • 单元格拆分：将一个单元格拆分成多个单元格，以细化代码块

2.7 利用扩展功能

  • 安装扩展：使用nbextensions来安装和启用Jupyter Notebook扩展，如代码折叠、预览Markdown等
  • 使用Nbextensions：例如，Table of Contents (2)可以自动生成目录

2.8 数据分析最佳实践

  • 使用Pandas：高效处理数据集
  • 可视化：使用Matplotlib、Seaborn或Plotly进行数据可视化
  • 版本控制：使用git进行版本控制，注意.ipynb_checkpoints目录不应被提交到版本库

2.9. 资源管理

  • 关闭未使用的内核：在Jupyter Dashboard中关闭不再需要的内核，释放资源
  • 定期保存：定期保存笔记本，避免数据丢失

2.10 安全性和隐私

  • 避免在笔记本中保存敏感数据：不要在笔记本中保存密码或敏感信息
  • 使用JupyterHub：在多用户环境中使用JupyterHub来管理用户访问和资源

通过以上建议，可以更加优雅和高效地使用Jupyter Notebook，不仅提高个人工作效率，也能使笔记本更加易于理解和分享

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