Jupyter 项目教程

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Jupyter 项目教程

jupyterJupyter metapackage for installation, docs and chat项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jupyter

项目介绍

Jupyter 是一个开源项目，旨在支持交互式的计算和数据科学工作流程。它提供了一个基于 Web 的交互式环境，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化以及叙述性文本的文档。Jupyter 的核心组件是 Jupyter Notebook，它是一个开放标准，支持超过 40 种编程语言，包括 Python、R、Julia 和 Scala。

项目快速启动

安装 Jupyter

首先，确保你已经安装了 Python。然后，使用以下命令安装 Jupyter Notebook：

pip install notebook

启动 Jupyter Notebook

安装完成后，可以在命令行中输入以下命令来启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

这将启动一个 Jupyter Notebook 服务器，并在默认的 Web 浏览器中打开一个新标签页，显示 Jupyter Notebook 的主界面。

创建一个新的 Notebook

在 Jupyter Notebook 的主界面中，点击右上角的 “New” 按钮，然后选择你想要使用的编程语言（例如 Python 3）来创建一个新的 Notebook。

运行代码

在新创建的 Notebook 中，你可以输入代码并运行它。例如，输入以下 Python 代码：

print("Hello, Jupyter!")

然后点击工具栏中的 “Run” 按钮（或按 Shift + Enter）来运行代码。

应用案例和最佳实践

数据分析

Jupyter Notebook 是数据科学家和分析师的理想工具。它允许用户在同一个环境中进行数据清洗、分析和可视化。例如，你可以使用 Pandas 库来加载和处理数据，使用 Matplotlib 或 Seaborn 库来进行数据可视化。


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# 数据可视化
data.plot(kind='bar', x='Category', y='Value')
plt.show()

机器学习

Jupyter Notebook 也广泛用于机器学习项目。你可以使用 Scikit-learn 库来构建和评估机器学习模型。


from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
 
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'模型得分: {score}')