Jupyter notebook安装运行(详解)

简介: Jupyter notebook安装运行(详解)

目录


Jupyter notebook


概念


官方文档


特点


使用Anaconda安装


使用pip安装


运行Jupyter Notebook


指定端口启动


Jupyter notebook修改主目录




Jupyter notebook

1.png

概念


Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果


简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示


如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释


官方文档


The Jupyter Notebook — Jupyter Notebook 6.4.8 documentation (jupyter-notebook.readthedocs.io)


特点


  • 编程时具有语法高亮缩进tab补全的功能

  • 可直接通过浏览器运行代码,同时在代码块下方展示运行结果

 

  • 以富媒体格式展示计算结果。富媒体格式包括:HTML,LaTeX,PNG,SVG等

  • 对代码编写说明文档或语句时,支持Markdown语法

  • 支持使用LaTeX编写数学性说明


提示


Anaconda完整版已经默认安装,Miniconda没有安装


使用Anaconda安装


如果没有自动安装,那么就在Shell中输入以下命令安装:

conda install jupyter notebook

使用pip安装

pip install jupyter

注意


老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题。因此需要先把pip升级到最新版本。

pip install --upgrade pip

运行Jupyter Notebook

jupyter notebook

执行命令之后,在终端中将会显示一系列notebook的服务器信息,同时浏览器将会自动启动Jupyter Notebook。


启动过程中终端显示内容如下:

$ jupyter notebook
[I 08:58:24.417 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/catherine
[I 08:58:24.417 NotebookApp] 0 active kernels
[I 08:58:24.417 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I 08:58:24.417 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

注意


之后在Jupyter Notebook的所有操作,都请保持终端不要关闭,因为一旦关闭终端,就会断开与本地服务器的链接,将无法在Jupyter Notebook中进行其他操作


浏览器地址栏中默认地将会显示:http://localhost:8888。其中,“localhost”指的是本机,“8888”则是端口号。


如果同时**启动了多个Jupyter Notebook,由于默认端口“8888”被占用,因此地址栏中的数字将从“8888”起,每多启动一个Jupyter Notebook数字就加1,如“8889”、“8890”……


指定端口启动


如果想自定义端口号来启动Jupyter Notebook,可以在终端中输入以下命令:

# jupyter notebook --port <port_number>
jupyter notebook --port 9999

Jupyter notebook修改主目录


当执行完启动命令之后,浏览器将会进入到Notebook的主页面,如下图所示:


注意


默认Jupyter notebook所编写的文档是默认当前的家目录,或者启动命令的目录。


如果想要修改默认文件存储路径,那需要修改Jupyter Notebook的文件存放路径


  • 创建文件夹/目录

  • 配置文件路径

  • 生成配置文件
jupyter notebook --generate-config

提示


常规的情况下,Windows和Linux/macOS的配置文件所在路径在家目录下的.jupyter下,配置文件名:jupyter_notebook_config.py


文件配置


修改配置文件内容:


找到c.NotebookApp.notebook_dir修改目录

验证结果


在终端中输入命令jupyter notebook打开Jupyter Notebook,此时看到一个清爽的界面,就说明成功了!


相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 安全 数据挖掘
安全地运行 Jupyter 服务
【8月更文第29天】Jupyter Notebook 是一种流行的交互式计算环境,广泛应用于数据分析、机器学习等领域。然而,随着 Jupyter 服务越来越多地被部署在网络环境中,安全问题变得日益重要。本文将介绍一些最佳实践,帮助您保护 Jupyter 服务器免受攻击和数据泄露的风险。
126 0
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
使用Jupyter Notebook进行数据分析:入门与实践
【6月更文挑战第5天】Jupyter Notebook是数据科学家青睐的交互式计算环境,用于创建包含代码、方程、可视化和文本的文档。本文介绍了其基本用法和安装配置,通过一个数据分析案例展示了如何使用Notebook进行数据加载、清洗、预处理、探索、可视化以及建模。Notebook支持多种语言,提供直观的交互体验,便于结果呈现和分享。它是高效数据分析的得力工具,初学者可通过本文案例开始探索。
|
2月前
|
JavaScript iOS开发 MacOS
Jupyter模块Plotly及labextension插件的安装
Jupyter模块Plotly及labextension插件的安装
95 1
|
4月前
|
Python
Jupyter Notebook又一利器nbterm,在终端玩notebook!
Jupyter Notebook又一利器nbterm,在终端玩notebook!
|
4月前
|
Python
PyCharm中运行jupyter
PyCharm中运行jupyter
100 0
|
6月前
|
文字识别 异构计算 Python
关于云端Jupyter Notebook的使用过程与感想
在自学Python时,由于家庭电脑使用冲突和设备老旧,转向云端平台。体验了多个服务:1. 魔搭modelscope(最喜欢,赠送资源丰富,社区活跃),2. Colaboratory(免费GPU,但有时重启,建议用阿里云),3. Deepnote(免费环境有限,但GPT-4代码生成功能强大),4. 飞桨aistudio(适合PaddlePaddle用户),5. ModelArts(曾有免费实例,现难找)。综合来看,阿里云的稳定性与服务更优,尤其是魔搭的自动代码修正功能。对于AIGC,推荐魔搭和付费版PAI-DSW。欢迎分享更多云端Jupyter平台体验。
347 1
|
6月前
|
Python 数据挖掘 数据可视化
Python数据分析——Pandas与Jupyter Notebook
【6月更文挑战第1天】 本文探讨了如何使用Python的Pandas库和Jupyter Notebook进行数据分析。首先,介绍了安装和设置步骤,然后展示了如何使用Pandas的DataFrame进行数据加载、清洗和基本分析。接着,通过Jupyter Notebook的交互式环境,演示了数据分析和可视化,包括直方图的创建。文章还涉及数据清洗,如处理缺失值,并展示了如何进行高级数据分析,如数据分组和聚合。此外,还提供了将分析结果导出到文件的方法。通过销售数据的完整案例,详细说明了从加载数据到可视化和结果导出的全过程。最后,讨论了进一步的分析和可视化技巧,如销售额趋势、产品销售排名和区域分布,以及
263 2
|
7月前
|
JSON 数据可视化 数据挖掘
适合数据分析的ide---Jupyter Notebook的安装使用
适合数据分析的ide---Jupyter Notebook的安装使用
127 2
|
7月前
|
Ubuntu 网络安全 数据安全/隐私保护
使用SSH隧道将Ubuntu云服务器Jupyter Notebook端口映射到本地
这样,你就成功地将Ubuntu云服务器上的Jupyter Notebook端口映射到本地,使你能够通过本地浏览器访问并使用Jupyter Notebook。
497 1
|
7月前
|
Linux 数据安全/隐私保护
anaconda运行Notebook和jupyter报错resource.setrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE, (soft, hard)) ValueError
anaconda运行Notebook和jupyter报错resource.setrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE, (soft, hard)) ValueError
64 0