再之后，在谷歌、微软等互联网巨头的赞助下，IPython Notebook 发展成为更加成熟和完善的开源项目，并更名为 Jupyter Notebook 并且已经成为现代处理数据的必备工具。

从数据清理、数据可视化、数据分析，再到后面的建立机器学习或深度学习模型，都可以在 Jupyter Notebook 完成。同时，Jupyter Notebook 可以保留代码运行后的结果，方便内容的重用，以及回顾做过的工作。

文章来自公众号【全栈工程师修炼指南】，请大家多多支持！

2.介绍 Jupyter Notebook

什么是 Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook （以前称为 IPython Notebook ）是用于跨所有编程语言进行交互式计算的免费软件、开放标准和web服务，它允许用户将代码、注释、方程式、可视化内容等整合到一个文档中，并支持多种编程语言，如 Python、R、Julia 等高级编程语言。它在数据科学、机器学习、深度学习、人工智能和教育领域中得到了广泛的应用。

官网地址：https://jupyter.org/

3.安装 Jupyter Notebook

描述: 你可以参考官方文档进行安装 Jupyter Notebook ，不过此处作者的建议是使用 Anaconda 工具包进行安装，正如作者前一篇文章中的实践流程，除此之外，你还可以在本地使用 pip 安装 Jupyter Notebook，或者在浏览器中使用 GetVM 提供的 Jupyter Notebook 在线环境。

方式1. 使用 Anaconda 工具包安装，参考文章: 《机器学习筑基篇，Ubuntu 24.04 安装使用 Anaconda 工具包》，此处UP主选择的方式。

方式2. 使用 pip 安装，依赖于 Python 环境请自行安装，官网文档 https://jupyter.org/install

# Install the classic Jupyter Notebook with:
pip install notebook

# To run the notebook:
jupyter notebook

方式3. 使用 GetVM 提供的 Jupyter Notebook 在线环境，免费计划每天有5次（每次半小时）的使用时间，满足低频日常学习的需求，同时为了避免被挖矿等滥用行为，开发者增加了网络限制，从而不能访问外网。

GetVM 是一个 Google Chrome 浏览器扩展，它可以帮助你在浏览器中快速创建一个 Linux 虚拟机，与本地环境完全隔离。你可以选择直接打开预设模板，例如 Jupyter Notebook，VS Code，Ubuntu Desktop 等。地址：https://getvm.io

4.配置 Jupyter Notebook

描述：由于UP主是通过 Anaconda 工具包安装的 Jupyter Notebook，其默认的监听地址和端口为 localhost:8888 因此只能本地访问，若其他主机设备需要访问，则需要重新配置一下 Jupyter Notebook 的监听地址和端口，同时为了安全起见，需要配置一下 Jupyter Notebook 的密码，避免非授权用户通过端口访问。

操作步骤

Step 1.进入 Conda 环境中，执行如下命令生成 Jupyter Notebook 配置文件。

(base) weiygeek@Super-Server:~/桌面$ jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: /home/weiygeek/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

Step 2.生成 Jupyter Notebook 的访问密码文件，打开获取密码的 Hash 值。

(base) weiygeek@Super-Server:~/桌面$ jupyter notebook password
  # Enter password: weiyigeek.top
  # Verify password: weiyigeek.top
  # [JupyterPasswordApp] Wrote hashed password to /home/weiygeek/.jupyter/jupyter_server_config.json 

(base) weiygeek@Super-Server:~/桌面$ cat /home/weiygeek/.jupyter/jupyter_server_config.json
  # "IdentityProvider": {
  #   "hashed_password": "argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$ts7wW8G8A+qywpvi2A0qzg$DcOg7yWmOkwaebT90pItoJARMdAwGn80KbWjWTpoYOE"
  # }

Step 3.修改 Jupyter Notebook 配置文件，添加如下内容。

(base) weiygeek@Super-Server:~/桌面$ vim /home/weiygeek/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
(base) weiygeek@Super-Server:~/桌面$ grep -v "#" /home/weiygeek/.jupyter/jupyter_notebook_config.py | sed '/^$/d'

# 关键配置
# 配置 工作目录
c.JupyterNotebookApp.workspaces_dir = '/home/weiygeek/notebook'
# 配置 监听地址及端口
c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'
c.ServerApp.port = 8888
# 配置 Jupyter Notebook 的访问密码
c.PasswordIdentityProvider.hashed_password  = 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$ts7wW8G8A+qywpvi2A0qzg$DcOg7yWmOkwaebT90pItoJARMdAwGn80KbWjWTpoYOE'
c.PasswordIdentityProvider.password_required = True

Step 4.最后启动执行如下命令 Jupyter Notebook 启用服务，此处便可通过工作站主机IP+端口进行访问，之后输入认证密码，即可访问到Jupyter Notebook主界面。

(base) weiygeek@Super-Server:~/桌面$ jupyter notebook

4.使用 Jupyter Notebook

1.创建一个新的Note Book

前面设置了 Jupyter Notebook 默认工作目录为 /home/weiygeek/notebook 里面是空的，现在我们创建一个新的 Note Book，点击右上角的 “New” 按钮来新建一个ipynb 文件，并从下拉菜单中选择一个内核（通常是 Python 3），这将创建一个新的 Notebook，并自动打开一个新的标签页。

因为 jupyter Notebook 支持多种数据可视化库，如 matplotlib、seaborn、plotly 等，这里使用 matplotlib 绘制一个简单的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt  

# 创建一些数据  
x = [1, 2, 3, 4, 5]  
y = [2, 4, 6, 8, 10]  

# 绘制折线图  
plt.plot(x, y)  
plt.title('Simple Line Plot')  
plt.xlabel('X Axis')  
plt.ylabel('Y Axis')  
plt.show()

2.编写和运行代码

在新的 Notebook 中，你会看到一个空的代码单元格，每一个单元格会有三种模式，分别是 Markdown（md） 和 Code（代码）以及 Raw (文本)，内容说明一般都是以 Markdown 单元格展示，而你需要动手练习的代码将在 Code 单元格中执行；每个单元格的后面提供了一个菜单栏，可以对单元格进行操作，这些菜单栏包括了单元格的复制、上移、下移、删除等操作。

假如，你需要切换单元格运行模式，可通过顶部的选项来切换单元格的模式，也可以点击单元格头部使用快捷键 M 切换到 Markdown 模式，使用快捷键 Y 切换到 Code 模式，使用快捷键 R 切换到 Raw 模式。

假如，你要运行在这个单元格中编写Py代码，只需按 Shift + Enter 运行它，你也可以按 Ctrl + Enter 运行代码并在下方插入一个新的单元格，代码执行结果将直接显示在下方的单元格输出区域中。

# 1.选中编辑 Markdown单元格，运行（Shift + Enter）此单元格时，它会被渲染成格式化的文本。
# 机器学习第一课
  
这是一个 Markdown 单元格的示例。  
  
- 无序列表项 1  
- 无序列表项 2  
  
[链接到 Google](https://www.google.com)  
  
这是一个数学方程：  

$$
 e^{i\pi} + 1 = 0 
$$

# 2.选中单元格，并按 Shift + Enter
print('hello world!')

例如，在 Jupyter Notebook 中，你可以像在任何 Python 脚本中一样导入库和加载数据，这里，你可以使用 pandas 库来加载 CSV 文件：

# 导入模块
import pandas as pd  
  
# 加载 CSV 文件  
data = pd.read_csv('test.csv')  
  
# 显示数据的前几行  
display(data.head())

3.单元格顺序执行

无论是 Markdown 单元格，还是 Code 单元格，它们在课程中都是按照从上到下的顺序依次执行的。后面的单元格需要等待前面的单元格执行完成后，才能继续执行。执行完成的单元格左侧会出现 In [序号] 的标志，例如：

a = 2
b = 10

# 需要先执行上方单元格给 a,b 变量赋值才能执行我呢～
c = a ** b

# 输出结果
print(c)

温馨提示：为了方便，Jupyter Notebook 中的 print() 打印操作并不是必须的，例如上方的单元格, a ** b 就能直接输出结果。

4.代码补全

在 Jupyter Notebook 中，可以通过 Tab 键激活代码补全功能，例如

# 当我们在使用 import 导入模块时，只需输入 im ，然后按 Tab 键
im

# 若要某个模块下包含函数的自动补全，必须要导入模块之后才会生效。
import numpy as np
# 使用 Tab 键自动补全 np. 下面的类和相关函数。 
np.

# 实例
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
a + b
# array([5, 7, 9])

a = np.array([[1,  2],  [3,  4]])  
print (a)
[[1 2]
 [3 4]]

5.函数说明

在 Jupyter Notebook 中，可以通过【鼠标点击导入包的函数】并按 shift + tab 查看函数帮助说明功能，例如

# 运行导入 pprint 模块
import pprint
# 执行模块中的 pprint 函数
pprint.pprint([1,2,3,4,5,'w',"weiyigeek"])

# 鼠标点击至 pprint.pprint 并按 shift + tab 查看使用建议
Signature:
pprint.pprint(
    object,
    stream=None,
    indent=1,
    width=80,
    depth=None,
    *,
    compact=False,
    sort_dicts=True,
    underscore_numbers=False,
)
Docstring: Pretty-print a Python object to a stream [default is sys.stdout].
File:      /data/anaconda3/lib/python3.12/pprint.py
Type:      function

6.执行状态

描述：对于复杂度高的代码，往往会意味着更长的执行等待时间。在 Jupyter Notebook 中，当一个单元格处于执行状态时，单元格前面会出现 In [*] 符号，只有执行完成的单元格, [] 中的 * 才会变成相应的序号。

除此之外，你可以通过页面右上角的 Kernel 状态指示器判断内核占用情况。如果 Python 字符右边出现了实心圆圈 ◉，代表内核处于占有状态。而空心圆圈 ◯ 则代表内核处于空闲状态。当然也可能出现链接断开的符号，那就代表着内核已经断开链接，你可能需要刷新页面或重启实验环境。

例如，我们遍历一个链表数组，每两秒打印其中一个元素，查看状态的变化！

import time
languages = ["C", "C++", "Perl", "Python","Go"] 
for x in languages:
  time.sleep(2)
  print (x)

7.重启内核

描述：当复杂代码执行时间过长，可能会造成实验环境资源占用大而 Notebook 出现「假死」的现象，此时我们可以通过重启内核的操作来解决,重启内核的按钮在环境的顶部，点击 🔁 样式按钮后会弹出确认对话框，点击 Restart 即可。

8.强制终止

有的时候，如果代码运行时间过长，或者陷入死循环，我们会想到强制终止单元格的运行状态。此时，顶部的 ⬛ 按钮就发挥作用了。

例如，运行下方无限循环代码，并执行强制终止操作。

import time
while True:
  print("hello, shiyanlou.")
  time.sleep(1)

9.保存和共享

你可以通过点击工具栏中的 “Save” 按钮来保存你的 Notebook，Notebook 将保存为一个 .ipynb 文件，该文件包含了你的代码、输出、Markdown 文本和任何嵌入的可视化内容。

要共享你的 Notebook，你可以将其导出为 HTML、PDF 或其他格式，或者将其上传到一个支持 Jupyter Notebook 的在线平台（如 GitHub、GitLab、Google Colab 等）。这样，其他人就可以在你的 Notebook 上运行代码、查看结果和进行交互了。

更多 Jupyter Notebook 操作说明，请参考：Jupyter Notebook 官方文档

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5.快捷键 jupyter Notebook

描述：为了提供我们在使用  Jupyter Notebook 进行机器学习的效率，我们有必要了解一些快捷键。

• H：查看所有快捷键。

• S：保存当前 Notebook 内容。

• P：调出 Notebook 命令栏。

• B：在当前单元格下方新建空白单元格。

• M：将单元格格式转换为 Markdown。

• Y：将单元格格式转换为 Code。

• 连续按 D+D：删除当前单元格。（慎用，推荐使用 X 剪切单元格代替，因为其可以起到删除效果，且删错了还可以粘贴回来）。

• 连续按 I+I+I：强制中止内核（当某个单元格执行时间较长或卡住时，可以强行中止，中止后前序单元格状态依旧保留，非常好用）。

• Shift + Enter：运行当前单元格内容。（当 Markdown 单元格处于编辑状态时，运行即可复原）。

• Ctrl + Enter: 运行代码并在下方插入一个新的单元格。

• Tab : 模块函数代码自动补全。

• Shift + Tab: 鼠标点击函数，在按下此快捷点即可查看函数帮助说明功能。

温馨提示：所有快捷键触发式，需保证单元格处于选中状态，而非编辑状态。

6.总结

Jupyter Notebook 是一个功能强大的工具，它提供了一个交互式和可重复的环境来编写、运行和共享代码和数据。通过本文的介绍，你应该已经了解了如何安装配置 Jupyter Notebook，并掌握了其基本使用方法。现在，你可以开始使用 Jupyter Notebook 来探索数据、构建模型、进行可视化等任务了。

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