因为在刷Leetcode和Newcode，其中老是有一些小的代码片段出bug，但是在刷题网站上又不方便调试（要会员），所以就想在自己的本地IDE上运行。恰好Jupyter能很满足运行代码的功能，并且还跟文档一样，便于我留下学习笔记，况且作为数据分析等必会知识点，Jupyter也是我最近要熟练的工具之一，所以趁此机会先了解一下。在此记录安装过程。
1. 安装jupyter库
法一：通过“Anaconda Prompt”进行安装
先进入pytorch的环境（我们希望库被下载到的地址）下输入：
activate pytorch
如下图所示：
如此就可以进入pytorch地址下，再输入：
pip install jupyter
因为源文件在国外，网络很慢，所以可以换成豆瓣源，把命令换成
pip install jupyter -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host
pypi.douban.com
如下图所示：
法二：
在Pycharm的Python Interpreter中安装都可以。
忘记的话就回去看之前的如何安装库的笔记。
2. 在Pycharm里新建Jupyter文件
新建Jupyter文件
命名为test1（随意就好）：
就得到如下的空白pynb文件。
大概可以理解为左边是输入，右边是console控制台，显示每行输出后的样式以及报错提示。
3. 功能讲解
如上图所示，当你输入好：
print("Hello World!")
3.1 点击左边红框的按钮，就可以运行该行（或叫该区域）的代码，在右边会显示出源代码和运行结果。很方便，适合用来逐块调试代码。
3.2 点击上边红框的按钮，可以运行所有的代码。
3.3 #%%是在右边显示的意思，如果你删除某一小块的#%%，那这一块在右边就不会显示了。如下图所示对比图：
删除#%%前：
删除#%%后：该行在右边不显示了（甚至还会蝴蝶效应般的影响下面的Markdown文字）。
总之最好就不要删它。
3.4 点击“+”这个符号，可以有三种选择：
第一个是创建代码区域，可以创建这个来写代码；
第二个是创建Markdown区域，可以创建这个来写注释；
第三个是普通文本，运行不会输出结果
3.5 在Markdown区域中，可以轻松的进行注释，写笔记之类的。
3.6 对于右上角的三个视图按钮，如下图所示：
点击左边那个就全屏显示左边的视图；
点击右那个就全屏显示左边的视图，
点击中间那个就既显示左边的视图，也显示右边的试图。
3.7 不能直接删掉某一个cell, 只能将cell中的内容清空之后该cell就会自动消失了。
目前在Pycharm中还没有发现如何移动cell的上下顺序。
3.8 在执行过程中，要注意 Cell 之间的依赖关系，比如当前 Cell 代码调用了前一个 Cell 的变量，在执行当前Cell 以前，要先执行前面的Cell, 否则会报错。
4. 在浏览器中打开并操作Jupyter
4.1 Jupyter 是个WEB应用，可以在浏览器中打开并操作。
在pycharm中新建一个pynb文件之后，点击黄色灯泡按钮，在菜单中选择 Start Jupyter Server。按下图操作就可以在默认的浏览器中打开Jupyter。
4.2 点击即可进入文件开始编辑
Jupyter Notebook 编辑页面如下，可直接在该页面编辑文件：
在浏览器中就可以轻松移动cell的上下顺序了:
关于在浏览器中Jupyter的快捷键可以参考。
4.3 Pycharm和浏览器中的pynb文件同步
在pycharm中做出编辑后，在浏览器的jupyter页面刷新一下，就可以将浏览器的内容同步成pycharm中输入的内容。
但是反过来pycharm似乎不能同步jupyter中的内容。可以曲线同步：即将浏览器中的pynb文件下载到本地，再用pycharm去打开。如下图所示
也算是曲线同步成功吧。
4.4 Datalore 是用于数据分析的智能 Web 应用程序。可以通过 Datalore Plugin 实现对 Jupyter Notebooks 的共享。但是我暂时用不上，就懒得去学一遍再写了。
以后要用时可以参考，等到时候有机会再补充吧。
参考资料：
[1] https://www.bilibili.com/video/BV185411t7bp?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=72e4369cf6b54497a1e04f2071a47a1e
[2] https://www.cnblogs.com/lijiazhang/p/10098764.html
[3] https://www.imooc.com/wiki/pycharmlesson/scientific2.html