1. Jupyter Notebook可能是当今最常用的数据科学工具
写Python代码很多人会告诉你要用Pycharm，但那是开发Python项目用的， 那种由成百上千个文件组成、包含数万行代码的项目必须要很专业的复杂工具才行。
但如果你的目的是数据分析、算法研究等方面的工作，那么Jupyter Notebook 最适合你，因为它足够简单，让你可以专注于数据和算法的逻辑而不是工具，类似于MATLAB。
Jupyter Notebooks 是什么？
Jupyter Notebooks 是一款开源的网络应用，我们可以将其用于创建和共享代码与文档。
其提供了一个环境，你无需离开这个环境，就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。
当你还处于原型开发阶段时，Jupyter Notebooks 的作用更是引人注目。这是因为你的代码是按独立单元的形式编写的，而且这些单元是独立执行的。这让用户可以测试一个项目中的特定代码块，而无需从项目开始处执行代码。很多其它 IDE 环境（比如 RStudio）也有其它几种方式能做到这一点，但我个人觉得 Jupyter 的单个单元结构是最好的。
2. 快捷键汇总 （编辑模式）
Ctrl-Enter :执行当前单元代码
Shift+Enter：执行单元代码，快速运行并输出结果，并跳转到下一个单元。
Alt+Enter：不止会运行你的单元块，还会插入新的一行
Shift+Tab键：显示函数说明，连着按两次显示详细说明
Ctrl + S 保存进度
Esc : 离开编辑模式，进入命令模式，命令模式也有很多快捷键
3. 代码自动完成
在代码顶部添加%config IPCompleter.greedy=True这一行并且shift+回车运行，对于接下来运行过的内容都会被列入自动提示中。
按Tab键弹出自动提示
如下图，输入my然后按Tab键就弹出上面自定义的两个变量名，然后按回车直接输入mflow，按向下箭头键再回车就输入mytensor
