官方文档： Jupyter Project Documentation — Jupyter Documentation latest documentation
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook） 是一个基于 Web 的交互式笔记本，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。支持运行 40 多种编程语言。
机器学习和数据科学社区都频繁使用它。用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中的学习环境。
Jupyter Notebook 需要与内核互动，内核是 Jupyter 与其它编程语言的交互编程协议。Python 的 Jupyter 内核使用 IPython。
安装
# pip 安装
pip install notebook
# conda 安装
conda install -c conda-forge notebook
推荐在虚拟环境中安装。
运行
jupyter notebook
参数：
--no-browser：不自动打开浏览器，运行后用显示的链接访问。
当保存 notebook 时，会创建一个后缀名为 .ipynb 的文件。这是一个自包含文件格式，包含当前笔记本中的所有内容（包括所有已评估的代码输出）。可以被其它用户加载和编辑。
notebook 扩展
jupyter_contrib_nbextensions
ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions: A collection of various notebook extensions for Jupyter (github.com)
包含一系列扩展，这些扩展主要用 JavaScript 编写，并将在浏览器中本地加载。
安装:
# Install the python package
pip install jupyter_contrib_nbextensions
# Install javascript and css files
jupyter contrib nbextension install --user
# 添加环境变量
export PATH=~.local/bin:$PATH
# 安装后重启 jupyter 就可以看到 Nbextensions 标签页
- 推荐插件
- Code folding：代码折叠。
- Code prettify：格式化代码（PEP8 规范）。
- 依赖 Google 开发的 YAPF 模块。
pip install yapf -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- ExecuteTime：显示执行时间。
- Highlight selected word：高亮所选词。
- Notify：后台运行完通知。
- Scratchpad：窗口分栏
Ctrl + B打开一个新窗口，可用来对比。
- Snippets menu：Document 快速获取
- 在工具栏中添加 python 常见模块的 example、document 菜单。
- Table of Contents：显示目录。
- Toggle all line numbers：显示代码行号。
- Variable Inspector：变量收集浮窗
- 在浮窗表格中显示 notebook 中的变量信息。
JupyterLab
JupyterLab 是 Jupyter 主打的最新数据科学生产工具，某种意义上，它的出现是为了取代 Jupyter Notebook。包含了 Jupyter Notebook 所有功能。可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv文件及图片等功能。如果说 Jupyter Notebook 像是一个交互式的笔记本，那么 Jupyter Lab 更像是一个交互式的 VSCode。
安装
# pip 安装
pip install jupyterlab
# conda 安装
conda install -c conda-forge jupyterlab
推荐在虚拟环境中安装。
运行
jupyter-lab
参数：
--no-browser：不自动打开浏览器，运行后用显示的链接访问。
插件配置
1） 工具栏点击 「Settings」–> 「Advanced Settings Editor」 ，将 「Extension Manager」里的 enabled 的 false 改成 true（在右边的里面改），如下图：
2）启用插件后，界面左侧可以看到一个插件管理的图标，如下图：
注：一些插件需安装 nodejs
pip install nodejs
推荐插件
- Autopep8：pep8 标准格式化代码。
- execute-time：显示单元格运行完成时间和时长。
- toc：按标题显示目录结构。
- jupyterlab-drawio：画流程图。
- jupyterlab_voyager：Voyager 数据优化浏览。
- pylantern：数据绘图加强。
使用技巧
修改默认工作路径
修改进入 notebook 的默认工作路径：
# cmd 命令行模式
$ jupyter notebook --generate-config
# 输入 y 生成配置文件
Writing default config to: C:\Users\xxx\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
编辑 jupyter_notebook_config.py
## The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:YOURPATH' # YOURPATH 必须存在，否则会闪退
重新打开 notebook 就会自动跳转到设置的路径下。
windows 通过快捷方式打开 notebook 的默认工作路径：
右键快捷方式 → 属性 → “目标”栏后添加路径，如图：
快捷键
代码补全
输入函数的时候按下 Tab 按钮能够自动补全函数
显示当前函数的用法
shift + tab
查看已安装内核
jupyter kernelspec list
显示帮助文档
在库、方法 或 变量前 加 “?”，如：
In [1]: ?str.replace
Signature: str.replace(self, old, new, count=-1, /)
Docstring:
Return a copy with all occurrences of substring old replaced by new.
count
Maximum number of occurrences to replace.
-1 (the default value) means replace all occurrences.
If the optional argument count is given, only the first count occurrences are
replaced.
Type: method_descriptor
...
自动显示变量
默认只显示最后一个变量，修改内核选项 ast_node_interactivity 后可自动显示独占一行的所有变量或者语句：
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
魔术命令
IPython 中特殊的命令（Python中没有）被称作“魔术”命令。这些命令可以使普通任务更便捷，更容易控制 IPython系统。魔术命令是在指令前添加百分号 % 前缀。
列出所有可用的 IPython magics：
%lsmagic
%env
环境变量：
# 设置环境变量
%env TEMP = 4
# 显示环境变量
%env
％time，％timeit
显示运行时间：
import numpy as np
from numpy.random import randint
# A function to simulate one million dice throws.
def one_million_dice():
return randint(low=1, high=7, size=1000000)
# 代码单次运行时间
%time throws = one_million_dice()
%time mean = np.mean(throws)
# Outputs:
# CPU times: user 10.1 ms, sys: 0 ns, total: 10.1 ms
# Wall time: 9.24 ms
# CPU times: user 1.05 ms, sys: 0 ns, total: 1.05 ms
# Wall time: 825 µs
# 运行 100 次， 然后提供最快的 3 次平均值作为结果
%timeit throws = one_million_dice()
%timeit mean = np.mean(throws)
# Outputs:
# 8.2 ms ± 59.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
# 762 µs ± 8.42 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
％matplotlib
使用此命令可确保 Jupyter Notebook 正常显示你的绘图：
import matplotlib.pyplot as plt
# Let the magic happen!
%matplotlib inline
％load_ext autoreload
修改引用代码中的内容后，自动重新加载内核：
# load the autoreload extension
%load_ext autoreload
# Set extension to reload modules every time before executing code
%autoreload 2
%system
执行 shell 命令，适合快速检查当前目录和类似的东西：
# Easy to read version
%system date
# Shorthand with "!!" instead of "%system" works equally well
!!pwd
％who_ls
展示环境中的变量列表。可以添加参数来定义要查看的变量类型，例如函数。
# Outputs a list of all interactive variables in your environment
%who_ls
# Reduces the output to interactive variables of type "function"
%who_ls function
%%writefile %pycat
保存 cell 内容到外部文件:
%%writefile test1.py
print("hello world!")
显示外部文件：
%pycat test1.py
%run
运行.py 格式的 python 代码：
%run xxx.py
– END –