1. 前言
本文转载自优达学城《机器学习工程师》
Jupyter notebook 是 Web 文档，能让你将文本、图像和代码全部组合到一个文档中。它已经成为数据分析的标准环境。notebook 源自 2011 年的 IPython 项目，之后迅速流行起来。
2. Jupyter notebook 是什么？
欢迎学习本课，即如何使用 Jupyter notebook。notebook 是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。例如，不久前我共享了我最爱的 notebook 之一，它分析了 LIGO 实验探测到的两个碰撞的黑洞所发出的引力波。你可以下载数据，运行 notebook 中的代码，重复整个分析，实际上等于你自己探测引力波！
Notebook 已迅速成为处理数据的必备工具。其已知用途包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析。我为我的个人博客创建了一个 notebook 示例，它展示了 notebook 的许多特点。这项工作通常在终端中完成，也即使用普通的 Python shell 或 IPython 完成。可视化在单独的窗口中进行，而文字资料以及各种函数和类脚本包含在独立的文档中。但是，notebook 能将这一切集中到一处，让用户一目了然。
GitHub 上面也会自动提供 notebook。借助此出色的功能，你可以轻松共享工作。http://nbviewer.jupyter.org/ 也会提供 GitHub 代码库中的 notebook 或存储在其他地方的 notebook。
2.1. 文学化编程
notebook 是 Donald Knuth 在 1984 年提出的文学化编程的一种形式。在文学化编程中，直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。用 Donald Knuth 的话来说：
让我们集中精力向人们解释我们希望计算机做什么，而不是设想我们的主要任务是指示计算机做什么。
归根到底，代码是写给人而不是计算机看的。notebook 恰恰提供了这种能力。你能够直接在代码旁写出叙述性文档。这不仅对阅读 notebook 的人很有用，而且对你将来回头分析代码也很有用。
说点题外话：最近，文学化编程这个概念已经发展成为一门完整的编程语言，即 Eve。
2.2. notebook 如何工作
Jupyter notebook 源自 Fernando Perez 发起的 IPython 项目。IPython 是一种交互式 shell，与普通的 Python shell 相似，但具有一些很好的功能（例如语法高亮显示和代码补全）。最初，notebook 的工作方式是，将来自 Web 应用（你在浏览器中看到的 notebook）的消息发送给 IPython 内核（在后台运行的 IPython 应用程序）。内核执行代码，然后将代码发送回 notebook。当前架构与之相似，具体见下图（摘自Jupyter文档）。
中心点是 notebook 服务器。你通过浏览器连接到该服务器，而 notebook 呈现为 Web 应用。你在 Web 应用中编写的代码通过该服务器发送给内核。内核运行代码并将代码发送回该服务器，之后，任何输出都会返回到浏览器中。保存 notebook 时，它作为 JSON 文件（文件扩展名为 .ipynb）写入到该服务器中。
此架构的一个优点是，内核无需运行 Python。由于 notebook 和内核分开，因此可以在两者之间发送任何语言的代码。例如，早期的两个非 Python 内核分别用于 R 语言和 Julia 语言。使用 R 内核时，用 R 编写的代码将发送给执行该代码的 R 内核，这与在 Python 内核上运行 Python 代码完全一样。IPython notebook 已被改名，因为 notebook 变得与编程语言无关。新的名称 Jupyter 由 Julia、Python 和 R 组合而成。如果有兴趣，不妨看看可用内核的列表。
另一个优点是，可以在任何地方运行服务器，并且可通过互联网访问服务器。通常，你会在存储所有数据和 notebook 文件的自有计算机上运行服务器。但是，你也可以在远程计算机或云实例（如 Amazon 的 EC2）上设置服务器。之后，可以在全球任何地方通过浏览器访问 notebook。
3. 安装 Jupyter notebook
到目前为止，安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda。该发行版自动附带了 Jupyter notebook。你能够在默认环境下使用 notebook。
要在 conda 环境中安装 Jupyter notebook，请使用 conda install jupyter notebook。
也可以通过 pip 使用 pip install jupyter notebook 来获得 Jupyter notebook。
4. 安装多版本内核
1、查看已安装内核jupyter kernelspec list
2、安装内核
假设默认环境是python2.7，那么切换到python3.6环境下，然后安装内核
1 | activate py3 |
3、把内核添加到jupyter
1 | activate py3 |
可以添加命令 --name kernelname 为kernel指定名字。
4、删除内核jupyter kernelspec remove kernelname
5. 启动 notebook 服务器
要启动 notebook 服务器，请在终端或控制台中输入 jupyter notebook。服务器会在你运行此命令的目录中启动。这意味着任何 notebook 文件都会保存在该目录中。你通常希望在 notebook 所在的目录中启动服务器。不过，你可以在文件系统中导航到 notebook 所在的位置。
运行此命令时（请自己试一下！），服务器主页会在浏览器中打开。默认情况下，notebook 服务器的运行地址是 http://localhost:8888。如果你不熟悉该地址，其含义是：localhost 表示你的计算机，而 8888 是服务器的通信端口。只要服务器仍在运行，你随时都能通过在浏览器中输入 http://localhost:8888 返回到服务器。
如果启动其他服务器，新服务器会尝试使用端口 8888，但由于此端口已被占用，因此新服务器会在端口 8889 上运行。之后，可以通过 http://localhost:8889 连接到新服务器。每台额外的 notebook 服务器都会像这样增大端口号。
如果你尝试启动自己的服务器，它应类似以下所示：
你可能会看到上面列表中的一些文件和文件夹，具体取决于你在哪里启动服务器。
在右侧，你可以点击“New”（新建），创建新的 notebook、文本文件、文件夹或终端。“Notebooks”下的列表显示了你已安装的内核。由于我在 Python 3 环境中运行服务器，因此列出了 Python 3 内核。你在这里看到的可能是 Python 2。我还安装了用于 Scala 2.10 和 2.11 的内核，因此它们出现在列表中。
如果在 conda 环境中运行 Jupyter notebook 服务器，则你还能选择任何其他环境中的内核（见下图）。要创建新的 notebook，请点击你要使用的内核。
顶部的选项卡是 Files（文件）、Running（运行）和 Cluster（聚类）。Files（文件）显示当前目录中的所有文件和文件夹。点击 Running（运行）选项卡会列出所有正在运行的 notebook。可以在该选项卡中管理这些 notebook。
过去，在 Clusters（聚类）中创建多个用于并行计算的内核。现在，这项工作已经由 ipyparallel 接管，因此该选项卡如今用处不多。
如果在 conda 环境中运行 notebook 服务器，则你还能访问以下所示的“Conda”选项卡。可以通过该选项卡管理 Jupyter 中的环境。你可以执行多种操作，例如创建新的环境、安装包、更新包、导出环境。
6. 快速启动 notebook
启动jupyter notebook时，每次都要切换文件路径，需要输入相关的命令，相对来说比较麻烦，有一个可以快速启动的小技巧。
在想要打开的目录下，创建一个 ipy.bat 文件，用记事本打开这个文件，输入如下内容并保存。
1 | jupyter notebook |
双击这个 ipy.bat 文件，就可以快速启动jupyter notebook，把这个 ipy.bat文件以快捷方式发送到桌面，启动很方便。
7. 关闭 Jupyter
通过在服务器主页上选中 notebook 旁边的复选框，然后点击“Shutdown”（关闭），你可以关闭各个 notebook。但是，在这样做之前，请确保你保存了工作！否则，在你上次保存后所做的任何更改都会丢失。下次运行 notebook 时，你还需要重新运行代码。
通过在终端中按两次 Ctrl + C，可以关闭整个服务器。再次提醒，这会立即关闭所有运行中的 notebook，因此，请确保你保存了工作！
8. notebook 界面
创建新的 notebook 时，你会看到如下所示的界面：
请随意尝试和四处浏览一下。
你会看到外框为绿色的一个小方框。它称为单元格。单元格是你编写和运行代码的地方。你也可以更改其类型，以呈现 Markdown（一种常用于编写 Web 内容的格式化语法）。我会在后面更详细地介绍 Markdown。在工具栏中点击“Code”，将其改为 Markdown，然后改回来。小型的播放按钮用于运行单元格，而向上和向下的箭头用于上下移动单元格。
运行代码单元格时，单元格下方会显示输出。单元格还会被编号（左侧会显示 In [1]:）。这能让你知道运行的代码和运行顺序（如果运行了多个单元格的话）。在 Markdown 模式下运行单元格会将 Markdown 呈现为文本。
9. 工具栏
从左侧开始，工具栏上的其他控件是：
- 落伍的软盘符号，表示“保存”。请记得保存 notebook！
- 按钮用于创建新的单元格
- 然后是用于剪切、复制和粘贴单元格的按钮。
- 运行、停止、重新启动内核
- 单元格类型：代码、Markdown、原始文本和标题
- 命令面板（见下文）
- 单元格工具栏，提供不同的单元格选项（例如将单元格用作幻灯片）
10. 命令面板
小键盘符号代表命令面板。点击它会弹出一个带有搜索栏的面板，供你搜索不同的命令。这能切实帮助你加快工作速度，因为你无需使用鼠标翻查各个菜单。你只需打开命令面板，然后键入要执行的操作。例如，如果要合并两个单元格：
11. 更多事项
顶部显示了标题。点击它可以将 notebook 重命名。
右侧是内核类型（在我的例子中是 Python 3），旁边是一个小圆形。在内核运行单元格时，会填充这个小圆形。对于大多数快速运行的操作，并不会填充它。它是一个小型指示器，让你知道实际运行的代码会运行较长时间。
工具栏包含了保存按钮，此外，notebook 也会定期自动保存。标题右侧会注明最近一次的保存。可以使用保存按钮手动进行保存，也可以按键盘上的 Esc，然后按 s。按 Esc 键会变为命令模式，而 s 是“保存”的快捷键。我会在后面介绍命令模式和快捷键。
在“File”（文件）菜单中，可以下载多种格式的 notebook。通常，你会希望将它作为 HTML 文件下载，以便与不使用 Jupyter 的其他人共享。也可以将 notebook 作为普通的 Python 文件下载，此时所有代码都会像平常一样运行。要在博客或文档中使用 notebook，Markdown 和 reST 格式很合适。
12. 代码单元格
notebook 中的大部分工作均在代码单元格中完成。这是编写和执行代码的地方。在代码单元格中可以执行多种操作，例如编写任何代码、给变量赋值、定义函数和类、导入包。在一个单元格中执行的任何代码在所有其他单元格中均可用。
我创建了一个 notebook，你可以将它当作练习来完成。请在下面下载此 notebook (Working With Code Cells)，然后从你自己的 notebook 服务器运行它。（在你的终端中，转到包含此 notebook 文件的目录，然后输入 jupyter notebook）浏览器可能会尝试不下载就打开此 notebook 文件。如果是这样，请右击链接并选择“链接另存为…”。
13. Markdown 单元格
如前所述，单元格也可用于以 Markdown 编写的文本。Markdown 是格式化语法，可让你加入链接、将文本样式设为粗体或斜体和设置代码格式。像代码单元格一样，按 Shift + Enter 或 Ctrl + Enter 可运行 Markdown 单元格，这会将 Markdown 呈现为格式化文本。加入文本可让你直接在代码旁写出叙述性文档，以及为代码和代码中的思路编写文档。
你可以在此处查找文档，但我会提供简短的入门文档。
13.1. 标题
要编写标题，可在文本前放置井号，即 #（英文读作 pound、hash 或 octothorpe）。一个 # 呈现为 h1 标题，两个 # 是 h2 标题，依此类推。类似以下所示：
1 | # Header 1 |
13.2. 链接
要在 Markdown 中添加链接，请在文本两侧加上方括号，并在 URL 两侧加上圆括号，例如：[Udacity's home page](https://www.udacity.com) 表示指向 Udacity’s home page的链接。
13.3. 强调效果
可以使用星号或下划线（* 或 _）来表示粗体或斜体，从而添加强调效果。对于斜体，在文本两侧加上一个星号或下划线，例如 _gelato_ 或 *gelato* 会呈现为 gelato。
粗体文本使用两个符号，例如 **aardvark** 或 __aardvark__ 会呈现为 aardvark。
只要在文本两侧使用相同的符号，星号和下划线的作用都一样。
13.4. 代码
可以通过两种不同的方式显示代码，一种是与文本内联，另一种是将代码块与文本分离。要将代码变为内联格式，请在文本两侧加上反撇号。例如，`string.punctuation` 会呈现为 string.punctuation。
要创建代码块，请另起一行并用三个反撇号将文本包起来：
或者将代码块的每一行都缩进四个空格。
13.5. 数学表达式
在 Markdown 单元格中，可以使用 LaTeX 符号创建数学表达式。notebook 使用 MathJax 将 LaTeX 符号呈现为数学符号。要启动数学模式，请在 LaTeX 符号两侧加上美元符号（例如 $y = mx + b$），以创建内联的数学表达式。对于数学符号块，请使用两个美元符号：
1 | $$ |
此功能的确很有用，因此，如果你没有用过 LaTeX，请阅读这篇入门文档，它介绍了如何使用 LaTeX 来创建数学表达式。
13.6. 小结
在编写 Markdown 时，可以参考这个速查指南。我建议使用 Markdown 单元格，与使用一堆代码块相比，这使 notebook 变得更易于阅读。
14. 快捷键
notebook 自带一组快捷键，能让你使用键盘与单元格交互，而无需使用鼠标和工具栏。熟悉这些快捷键需要花费一点时间，但如果能熟练掌握，将大大加快你在 notebook 中的工作速度。要详细了解这些快捷键和练习它们的用法，请在下面下载 notebook Keyboard Shortcuts。再次提醒，浏览器可能会尝试打开它，但请将它保存到计算机中。请右击链接并选择“链接另存为…”。
辅助材料：Keyboard Shortcuts
15. Magic 关键字
Magic 关键字是可以在单元格中运行的特殊命令，能让你控制 notebook 本身或执行系统调用（例如更改目录）。例如，可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式在 notebook 中工作。
Magic 命令的前面带有一个或两个百分号（% 或 %%），分别对应行 Magic 命令和单元格 Magic 命令。行 Magic 命令仅应用于编写 Magic 命令时所在的行，而单元格 Magic 命令应用于整个单元格。
注意：这些 Magic 关键字是特定于普通 Python 内核的关键字。如果使用其他内核，这些关键字很有可能无效。
15.1. 代码计时
有时候，你可能要花些精力优化代码，让代码运行得更快。在此优化过程中，必须对代码的运行速度进行计时。可以使用 Magic 命令 timeit 测算函数的运行时间，如下所示：
如果要测算整个单元格的运行时间，请使用 %%timeit，如下所示：
15.2. 在 notebook 中嵌入可视化内容
如前所述，notebook 允许你将图像与文本和代码一起嵌入。这在你使用 matplotlib 或其他绘图包创建可视化内容时最为有用。可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式在 notebook 中工作。默认情况下，图形呈现在各自的窗口中。但是，可以向命令传递参数，以选择特定的“后端”（呈现图像的软件）。要直接在 notebook 中呈现图形，应将内联后端与命令 %matplotlib inline 一起使用。
提示：在分辨率较高的屏幕（例如 Retina 显示屏）上，notebook 中的默认图像可能会显得模糊。可以在
%matplotlib inline之后使用%config InlineBackend.figure_format = 'retina'来呈现分辨率较高的图像。
15.3. 在 notebook 中进行调试
对于 Python 内核，可以使用 Magic 命令 %pdb开启交互式调试器。出错时，你能检查当前命名空间中的变量。
在上图中，可以看到我尝试对字符串求和，这造成了错误。调试器指出了该错误，并提示你检查代码。
要详细了解 pdb，请阅读此文档。要退出调试器，在提示符中输入 q 即可。
15.4. 补充读物
Magic 命令还有很多，我只是介绍了你将会用得最多的一些命令。要了解更多信息，请查看此列表，它列出了所有可用的 Magic 命令。
16. 转换 notebook
Notebook 只是扩展名为 .ipynb 的大型 JSON 文件。
由于 notebook 是 JSON 文件，因此，可以轻松将其转换为其他格式。Jupyter 附带了一个名为 nbconvert 的实用程序，可将 notebook 转换为 HTML、Markdown、幻灯片等格式。
例如，要将 notebook 转换为 HTML 文件，请在终端中使用jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb
要将 notebook 与不使用 notebook 的其他人共享，转换为 HTML 很有用。而要在博客和其他接受 Markdown 格式化的文本编辑器中加入 notebook，Markdown 很合适。
像平常一样，要详细了解 nbconvert，请阅读相关文档。
17. 创建幻灯片
通过 notebook 创建幻灯片是我最爱的功能之一。此处有一个幻灯片示例，它介绍了用于处理数据的 Pandas。
在 notebook 中创建幻灯片的过程像平常一样，但需要指定作为幻灯片的单元格和单元格的幻灯片类型。在菜单栏中，点击“View”（视图）>“Cell Toolbar”（单元格工具栏）>“Slideshow”（幻灯片），以便在每个单元格上弹出幻灯片单元格菜单。
这会在每个单元格上显示一个下拉菜单，让你选择单元格在幻灯片中的显示方式。
Slides（幻灯片）是你从左向右移动的完整幻灯片。按向上或向下的箭头时，Sub-slides（子幻灯片）会出现在幻灯片中。Fragments（片段）最初是隐藏的，在你按下按钮时会出现。选择 Skip（忽略）会忽略幻灯片中的单元格，而选择 Notes（备注）会将单元格保留为演讲者备注。
18. 运行幻灯片
要通过 notebook 文件创建幻灯片，需要使用 nbconvert：jupyter nbconvert notebook.ipynb --to slides
这只是将 notebook 转换为幻灯片必需的文件，你需要向其提供 HTTP 服务器才能真正看到演示文稿。
要转换它并立即看到它，请使用jupyter nbconvert notebook.ipynb --to slides --post serve
这会在浏览器中打开幻灯片，让你可以演示它。
19. 恭喜你！
这个简短的课程到此结束，它主要介绍了 Python 数据科学工作流程中的工具。充分利用 Anaconda 和 Jupyter notebook 不仅能提升你的工作效率，还会让你心情更愉快。要想充分发挥它们的作用，你还要学习很多东西（例如 Markdown 和 LaTeX），但很快你就会想知道为何要以其他方式进行数据分析。
再次恭喜你！祝你好运！
