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1. Introdução
2. Instalação e uso
3. Configurar Notebook
- 1. Altere o diretório de trabalho padrão
- 2. Mude o tema da skin

1. Introdução

O Jupyter Notebook é um aplicativo da Web de código aberto que permite criar e compartilhar documentos contendo código executável, estrutura visual e descrições de texto.
A aplicação do Jupyter Notebook é muito ampla, pode ser usada na limpeza e transformação de dados, simulação numérica, modelo estatístico, visualização de dados, aprendizado de máquina e assim por diante.

O Jupyter Notebook é muito ativo no campo do aprendizado profundo. Na fase de teste experimental do projeto, é mais conveniente do que programar diretamente com arquivos py. Se você deseja escrever um relatório de projeto após o término do projeto, o Jupyter também é mais adequado.

2. Instalação e uso

O Jupyter Notebook possui principalmente as três funções muito úteis a seguir: execução de código, visualização de dados e redação de relatórios usando funções Markdown

Execute o código. Normalmente um programa Python, mas novas linguagens de programação podem ser adicionadas.
Visualização de dados. E se programarmos e desenvolvermos com frequência no ambiente Linux e precisarmos visualizar dados? Posso apenas salvar a imagem e baixá-la localmente para visualização? Com o Jupyter Notebook, não precisamos fazer isso, podemos visualizá-lo diretamente na página. Como mostrado abaixo:
Escreva documentos usando recursos Markdown. Esses documentos também contêm o código e os resultados da execução do código, que são muito úteis para escrever relatórios de projeto.

1. Instalação

A maneira mais fácil é usar o Jupyter Notebook & Lab instalando o Anaconda. O Anaconda instalou automaticamente o Jupter Notebook e outras ferramentas, bem como mais de 180 pacotes científicos e suas dependências em Python. Depois de instalar o Anaconda, entre no Anaconda Navigator, você pode iniciar o Juypter Notebook ou o Jupyter Lab através do Anaconda Navigator.
Instale e comece a usar o pip:

# 升级pip
pip install --user --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
# 安装 Jupyter Notebook
pip install jupyter notebook -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
# 安装 Jupyter Lab
pip install jupyterlab -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

Após a conclusão da instalação, execute diretamente o comando jupyter notebook ou jupyter lab no terminal para iniciar.

2. Uso básico

Tomando como exemplo o uso do Jupyter Lab, o Jupyter Lab é o produto de última geração do Jupyter Notebook, que é mais flexível e conveniente de usar. Usar o Jupyter Lab também se aplica ao Jupyter Nobebook, só que as ferramentas são representadas de forma diferente.

Após iniciarmos o Jupyter Lab na linha de comando ou no Anaconda Navigator, o navegador abrirá automaticamente a interface do Jupyter Lab conforme mostrado abaixo:

o da esquerda mostra o diretório em que você estava quando o iniciou e o lado direito mostra algumas ferramentas de desenvolvimento que você pode usar.

Após clicar no ícone "Python 3" do Notebook, um novo Notebook será criado automaticamente.
Essa ferramenta de edição chamada Notebook é usada tanto no Jypter Lab quanto no Jupyter Notebook.
A diferença entre Jupyter Lab e Jupyter Notebook está na interface e modo de operação do IDE.A explicação aqui é usar o Jupyter Lab como exemplo.
A interface de edição de um Notebook é composta principalmente por 4 partes: barra de menu, barra de ferramentas, célula e kernel. Como mostrado abaixo:

Célula:

Célula de código: contém código que pode ser executado no kernel e gera o resultado da execução abaixo da célula.
Célula Markdown: contém documentos que usam Markdown, frequentemente usado para descrições de documentos, e também é uma célula executável.
A tecla de atalho para alternar de células de código para células de redução é m ; a tecla de atalho para alternar de células de redução para células de código é y .
Antes de alternar, você precisa pressionar Esc para sair do estado de edição da célula.

Você também pode alternar na barra de ferramentas, mas as teclas de atalho são mais convenientes, conforme mostrado na figura a seguir:

Podemos mover as células selecionadas com as teclas para cima e para baixo. Mova para esta linha e comece a executar a célula.
A tecla de atalho para executar uma única célula é: Ctrl+Enter, e a tecla de atalho para executar a célula selecionada e alternar para a próxima célula é Shift+Enter.
a inserir uma nova célula acima da célula; b inserir uma nova célula abaixo da célula;
x exclui a célula; z desfaz a célula excluída.

3. Comando Mágico

O predecessor do Jupyter Notebook é o IPython Notebook, então o Jupyter também suporta os comandos Magic do IPython. O IPython é um shell mais flexível e conveniente do que o shell que vem com o Python e é ativo principalmente no campo da ciência de dados.

Existem dois tipos de comandos mágicos:

Comando Line Magics: adicione % na frente do comando para indicar que ele é válido apenas nesta linha
Comando Cell Magics: Adicione %% na frente do comando, o que significa que é válido em toda a unidade Cell.

Introduzir vários comandos mágicos comumente usados

%lsmagic: Usado para visualizar os comandos Magic disponíveis
%matplotlib inline: Os gráficos desenhados pelo matplotlib podem ser impressos diretamente sob a célula, geralmente usados antes do módulo matplotlib ser introduzido; após usar este comando Magic, plt.show() pode ser omitido.
%pwd: Exibe o caminho do arquivo atual
%%writefile: escreve um arquivo, %%writefile é seguido pelo nome do arquivo e, em seguida, escreve o conteúdo do arquivo abaixo
%run: executa um arquivo, %run é seguido pelo arquivo a ser executado

Por exemplo, primeiro escrevemos um arquivo test_temp.py. Depois de executar a célula, um arquivo chamado test_temp.py é gerado no local atual e, em seguida, use %run para executá-lo

%load: carrega o arquivo. Use %load + nome do arquivo para carregar o arquivo especificado na célula

Um exemplo é o seguinte:

Quando o desenvolvimento atinge um certo estágio, você pode descobrir que alguns dos códigos anteriores estão errados, e você precisa voltar e reeditar e executar o código. Isso é uma coisa normal. Mas neste momento, você deve prestar atenção que cada célula do Código possui uma ordem de execução, e esta ordem é o número de [] na frente de cada célula.

Se você quiser fazer tudo de novo, algumas funções do menu Kernal irão ajudá-lo.

Reiniciar Kernel: Reinicie o kernel, limpando todas as variáveis.
Reinicie o kernel e limpe todas as saídas: Reinicie o kernel, limpe todas as variáveis e saídas.
Reiniciar Kernel e Executar até a Célula Selecionada: Reinicie o kernel e execute a célula selecionada.
Reiniciar Kernel e Executar Todas as Células: Reinicie o kernel e execute todas as células.

Estamos usando o kernel Python agora, na verdade, o Jupyter também suporta muitos outros kernels, como os kernels de linguagens de programação como Java, C, R e Julia. Quando criamos o Notebook, escolhemos qual kernel usar.

3. Configurar Notebook

1. Altere o diretório de trabalho padrão

Para modificar as opções de configuração padrão do Jupyter Notebook, você precisa modificar as propriedades das opções de configuração correspondentes no arquivo de configuração jupyter_notebook_config.py. Este arquivo de configuração não existe no início e precisa ser gerado manualmente. Digite jupyter notebook --generate-config na linha de comando e execute-o. O arquivo de configuração é criado. Sua localização está em C:\Users\Administrator.jupyter \.

insira a descrição da imagem aqui
Em seguida, encontre o arquivo de configuração de acordo com o caminho: jupyter_notebook_config.py

Em circunstâncias normais, o diretório de trabalho padrão do jupyter é C:\Users\Administrator\, o que é muito desagradável e inconveniente para gerenciar projetos, portanto, muitas vezes é necessário criar um arquivo de diretório de trabalho independente do jupyter em outros discos.

Agora use o arquivo de configuração gerado anteriormente jupyter_notebook_config.py, o diretório de trabalho é modificado neste.

Abra o arquivo de configuração jupyter_notebook_config.py com o Bloco de Notas
Combinação de teclas Crtl + F e digite c.NotebookApp.notebook_dir para encontrar o elemento, exclua o comentário anterior#
Insira o caminho do diretório a ser definido entre aspas simples, salve e feche; por exemplo: c.NotebookApp.notebook_dir = r'D:\python\jupyter_notebook'
Modifique a tecla de atalho, pesquise no menu iniciar do win, encontre o ícone de atalho do notebook jupyter, clique com o botão direito do mouse e selecione propriedades, exclua o "%USERPROFILE%" no final do valor de destino e clique em OK para sair.

insira a descrição da imagem aqui

Após essas quatro etapas, o diretório de trabalho é modificado. Neste momento, se você entrar no notebook jupyter por meio de teclas de atalho ou linha de comando, poderá ver o diretório recém-definido, que é limpo e atualizado, e então escrever o código para criar arquivos neste diretório. Pronto, fácil de gerenciar.

2. Mude o tema da skin

O tema padrão do notebook jupyter é um fundo branco, que não é muito amigável aos olhos para uso a longo prazo. Se você pode alterar seu tema favorito como o Pycharm, ele pode não apenas aliviar a fadiga visual, proteger a visão, mas também melhorar o experiência de codificação. Não seria lindo!

O pacote jupyterthemes fornecido pelo grande deus no Github: https://github.com/dunovank/jupyter-themes

Instalação de jupyterthemes

pip install jupyterthemes -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

Entrada de linha de comando, como instruções Exibir tópico

jt -l

O resultado é o seguinte:

Available Themes:
   chesterish
   grade3
   gruvboxd
   gruvboxl
   monokai
   oceans16
   onedork
   solarizedd
   solarizedl
 # 有很多主题可供使用呀

Confira o manual de ajuda para jupyter-theme

jt -h

O resultado é o seguinte:

Como você pode ver, a ajuda nos diz como usar as configurações de comando e parâmetro.

Parâmetros comuns do tema jupyter