安装 jupyter 运行python代码

本文介绍了如何在Windows和Linux系统上安装Jupyter并升级pip。通过步骤指导如何运行JupyterNotebook,创建Python代码文件,并推荐了一份Python学习资料供读者参考。同时提及了Python作为就业和副业的潜在价值。
安装 jupyter 运行python代码
  1. 升级pip

    # Windows 运行 python -m pip install --upgrade pip
    # Linux 运行 python3 -m pip install --upgrade pip
    
    
  2. 安装jupyter

    pip install jupyter
    
    
  3. 运行jupyter

    jupyter notebook
    
    

    在这里插入图片描述

  4. 新建编辑页面

    在这里插入图片描述

  5. 编写Python代码

    # coding: utf-8
    print('我爱你中国,亲爱的母亲');
    
    

    在这里插入图片描述
    )]

  6. 运行Python代码

    在这里插入图片描述

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  7. 保存Python代码

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在当前用户家目录下就会看到名为 demo.ipynb 的文件

本文转自网络,如有侵权,请联系删除。

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因篇幅有限,仅展示部分资料,添加上方即可获取
<think>好的,我现在需要回答用户关于Jupyter Notebook是否支持运行Python代码的问题。首先,用户的问题很明确,直接询问Jupyter Notebook是否有运行Python代码的功能。根据用户提供的引用资料,我需要确认这些引用是否提到相关功能。 查看引用[1],里面提到在VS Code中安装Jupyter扩展并运行Python代码,说明Jupyter确实支持Python。引用[2]也提到安装运行Jupyter Notebook的方法,进一步验证了这一点。引用[3]讨论了在Jupyter中如何传递参数,这涉及代码执行的具体细节。所以综合这些引用,可以确定Jupyter支持运行Python代码。 接下来,我需要组织回答结构,确保符合用户的要求:使用中文,结构清晰,分步骤说明,正确使用LaTeX格式,生成相关问题,并在适当位置添加引用标识。 首先,直接回答用户的问题,确认Jupyter支持Python,并引用资料。然后,分点说明安装方法、运行代码的方式、传参方法等,每个部分引用对应的资料。接着,可能还要提到使用Jupyter的好处,如交互式开发、可视化等,这部分引用[1]和[2]。最后,生成相关问题,比如安装方法、传参问题、与其他工具的比较等。 需要注意LaTeX格式的应用,例如变量或代码部分使用$...$,但根据示例,用户可能更关注代码块的正确展示,而不是数学公式。但根据系统指令,行内数学表达式需要用$...$,所以如果有数学内容的话要处理。不过当前问题涉及的是Python代码执行,可能不需要数学公式,但需检查是否有必要的地方。 另外,用户提到生成相关问题,需要根据回答内容提出相关问题,比如如何安装、传参方法、优势等,确保问题与回答内容相关,并且有助于用户进一步了解。 最后,确保回答中的引用正确,比如引用[1]和[2]关于安装运行,引用[3]关于传参,每个引用标识放在对应的说明末尾,自然而不突兀。</think>### Jupyter Notebook 运行 Python 代码功能说明 Jupyter Notebook **完全支持运行 Python 代码**,并提供交互式开发环境。以下是具体说明: --- #### 1. **安装运行** - **安装方法**:通过 `pip` 或 `conda` 安装 Jupyter Notebook,例如: ```bash pip install notebook # 使用pip安装 conda install -c conda-forge notebook # 使用conda安装[^2] ``` - **启动 Notebook**: ```bash jupyter notebook # 启动服务并在浏览器中打开交互界面[^2] ``` --- #### 2. **运行 Python 代码** - **交互式单元格**:在 Notebook 的单元格中直接编写 Python 代码,按 `Shift + Enter` 执行。 ```python print("Hello, Jupyter!") # 输出结果会直接显示在单元格下方 ``` - **支持功能**: - 变量持久化(单元格间共享变量) - 可视化输出(如图表、表格) - 调试工具(需安装扩展)[^1] --- #### 3. **处理命令行参数** 在 Jupyter 中模拟命令行参数需修改 `sys.argv`,因为默认参数与命令行环境不同: ```python from sys import argv argv[1] = "test.txt" # 手动设置参数[^3] ``` --- #### 4. **优势** - **交互式开发**:实时调试与结果可视化[^1] - **多格式支持**:混合 Markdown、LaTeX(例如:$f(x)=x^2$)与代码 - **扩展性**:支持安装插件增强功能[^2] ---
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