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Jupyter Notebook 是一个基于 Web 的交互式开发与计算环境,支持 Python、R、Julia 等多种编程语言,可将代码、文本、可视化结果、公式等整合在一个文档中,广泛应用于数据分析、机器学习、科学计算等领域[^1][^2]。以下是从小白到高手的保姆教程: ### 基础入门 #### 安装 Jupyter Notebook 安装需要基于 Python。有两种安装 Python 的方式:一是直接从 Python 官网(Welcome to Python.org)安装;二是安装 conda 并创建虚拟环境(推荐方式)。因为在一些项目中可能对 Python 版本有要求,若直接在电脑上安装多个版本的 Python,运行不同项目时需修改环境变量中的 Python 路径,比较麻烦。采用 conda 创建虚拟环境可隔开不同的 Python 环境,只需激活不同的虚拟环境即可[^3]。 #### 基本使用 安装完成后,在命令行输入 `jupyter notebook` 启动服务,会自动在浏览器打开 Jupyter Notebook 界面。它提供了一个交互式界面,支持以增量和可视化的方式构建和执行代码,还支持 Markdown 格式的文本和 LaTeX 数学符号。用户可以创建代码单元格编写代码,运行代码并查看结果;也可以创建 Markdown 单元格编写说明文档等内容。 ### 进阶提升 #### 数据处理与分析 利用 Jupyter Notebook 进行数据分析是其常见应用场景。可以使用 Python 的相关库如 Pandas、Numpy 进行数据的读取、清洗、转换和分析。例如: ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('example.csv') # 查看数据基本信息 print(data.info()) # 查看数据集行数和列数 rows, columns = data.shape if rows < 1000: # 短表数据(行数少于1000)查看全量数据信息 print(data.to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) else: # 长表数据查看数据前几行信息 print(data.head().to_csv(sep='\t', na_rep='nan')) ``` #### 可视化 结合 Matplotlib、Seaborn 等可视化库,将数据以图表的形式展示出来,使分析结果更直观。示例代码如下: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置图片清晰度 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 创建一个散点图 sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=data) plt.show() ``` ### 高级应用 #### 机器学习实践 在 Jupyter Notebook 中可以使用 Scikit-learn、TensorFlow 等机器学习库进行模型的训练和评估。以下是一个简单的线性回归示例: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 准备特征和目标变量 X = data[['feature1', 'feature2']] y = data['target'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse}") ``` #### 项目管理与分享 学会使用 Jupyter Notebook 进行项目的组织和管理,将不同的任务和分析步骤整理成清晰的文档。还可以将 Notebook 导出为 HTML、PDF 等格式,方便与他人分享。
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