jupyter使用教程及python语法基础

本文介绍了如何使用Jupyter进行基本操作,包括启动、执行代码和错误处理。同时讲解了Python的基础语法,如数字和字符串表示、缩进规则、续行表示以及标识符。Python的动态强类型特性使得变量在运算时会自动转换类型,字符串拼接也有多种方式。此外,文章还提到了Python中没有常量的概念。

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前言

上回说到搭建jupyter环境,今天的文章主要就是熟悉jupyter上的基本操作,以及python的一些基础语法。

正文

1、熟悉jupyter界面使用方法

通过命令行进入jupyter后,选择python3。
在这里插入图片描述
进去之后就是如下界面,要熟悉以下操作。当在光标所在行输入,要ctrl+回车,执行命令。

在这里插入图片描述

此时如果遇到程序出bug,请按下图操作
在这里插入图片描述
有时候这里是IN[*],代表程序在执行。这时你可能需要restart一下。
在这里插入图片描述
如果写错了,按下图操作
在这里插入图片描述

2、python基础语法

2.1 数字表示

在整数表示上,Python用int 表示。
跟大学学的C++不同之处在于,不区分long、int、longlong 。
这也导致python在编译时存在隐。
在浮点数表示上,float。类似C++的double
2.2 字符串表示
如下图
在这里插入图片描述
这四行话,简答理解就是这样
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这样
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有时候要用到单引号,但是又跟程序标识符冲突,怎么办呢,如下图:
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或者用转义字符
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或者三引号
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或者三双引号
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r前缀用于区分反斜杠
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像空行(\t)和换行(\n)正常表示如下:
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加了r前缀后,就变成了下面:
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还有一种f前缀如下:
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2.3 缩进表示
跟C++不同的是,它不用大括号,而是用四个空格
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2.4 续行表示
再末尾加\即可
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2.5 标识符表示
和C++类似。
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2.6 常量表示
python中无法定义常量

2.7 语言类别
python属动态强类别语言。
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即静态语言会对变量a进行类型检查,动态语言不会进行类型检查。
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python在做变量加减的时候,会做类型强制转换。
在这里插入图片描述
还有字符串的拼接
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### 回答1: Anaconda中Jupyter使用教程: 1. 打开Anaconda Navigator,选择Jupyter Notebook。 2. 在Jupyter Notebook中,点击右上角的New按钮,选择Python 3,新建一个Notebook。 3. 在Notebook中,可以输入Python代码,并且可以运行。 4. 在Notebook中,可以使用Markdown语言编写文本,可以添加标题、列表、图片等。 5. 在Notebook中,可以使用快捷键Shift+Enter来运行代码或者Markdown语言。 6. 在Notebook中,可以使用Tab键来自动补全代码。 7. 在Notebook中,可以使用Ctrl+/来注释或者取消注释代码。 8. 在Notebook中,可以使用Ctrl+Shift+-来分割单元格。 9. 在Notebook中,可以使用Ctrl+S来保存Notebook。 10. 在Notebook中,可以使用File->Download as来将Notebook保存为不同的格式,如PDF、HTML、Markdown等。 希望这些信息对你有所帮助! ### 回答2: Anaconda是一款数据科学平台,包含了Python编程语言以及许多科学计算和数据科学所需的库和工具,其中包括Jupyter Notebook。Jupyter Notebook是一种交互式的计算环境,可以在一个网页上创建和分享包含代码、注释和可视化输出的文档。 以下是Anaconda中Jupyter使用教程: 1. 打开Anaconda Navigator,点击Jupyter Notebook图标。 2. 在弹出的网页中,点击“New”按钮,选择一个新建Notebook的编程语言Python 3,R等)。 3. 在新建的Notebook中,可以输入代码并运行,也可以添加Markdown文本作为注释。 4. 运行代码时,通过按下“Shift+Enter”或点击界面上的运行按钮来执行代码,输出结果会直接显示在Notebook中。 5. 在Notebook中可以使用许多便捷的快捷键,例如“Shift+Tab”查看函数的使用说明等。 6. 在Notebook中还可以使用其他的内置功能,例如支持Latex公式显示、支持文件上传和下载等。 7. 在Notebook中,可以打开Jupyter Dashboard查看当前目录下的文件夹和Notebook,并可以直接在网页中打开或编辑Notebook。 8. 最后,为了避免Notebook的运行环境污染,建议使用虚拟环境来管理Python依赖的库和环境,以及使用Git等版本控制工具来管理Notebook的代码版本。 总结来说,Jupyter Notebook是一种十分强大和方便的数据科学工具,Anaconda中默认集成了Jupyter并且可以方便地进行使用和管理。如有需要,可以自行学习更多关于Jupyter和Anaconda的用法和技巧。 ### 回答3: Anaconda是一种用于数据科学和数学计算的Python发行版。在Anaconda中,Jupyter Notebook是一种交互式编程环境,可以在浏览器中做数据可视化、数值分析和代码开发。在本篇文章中,我们将针对初学者详细介绍Anaconda中Jupyter使用教程。 一、 安装Anaconda 首先,我们需要安装Anaconda。可以在Anaconda官方网站上下载Windows、macOS和Linux版本的安装包。下载好后,按照安装程序的步骤安装即可。 二、 运行Jupyter Notebook 打开Anaconda Navigator,即可找到Jupyter Notebook程序的入口。运行后会弹出浏览器,进入Jupyter Notebook的主界面。 三、 创建一个新的Notebook 在Jupyter Notebook主界面,点击右上方的New按钮,选择Python(因为本教程主要介绍Python)并创建一个新的Notebook。 四、 Jupyter Notebook的界面及功能介绍 接下来,我们来具体介绍Jupyter Notebook的界面及其基本功能。 1.文件管理区 在文件管理区,我们可以创建新的notebook、打开或保存已有的notebook、管理工作目录等。 2.免责申明 在Jupyter Notebook中,我们可以通过Markdown,来撰写各种文档。其中免责申明也是必不可少的。 3.编辑区 在Jupyter Notebook中,我们可以输入代码、Markdown、LaTeX等。 4.菜单选项与快捷键 在Jupyter Notebook中,我们可以通过菜单选项和快捷键进行操作。例如,通过File -> Save As可以将Jupyter Notebook保存为不同的格式,而通过Edit -> Cut可以快速剪切文本。 五、 Jupyter Notebook的基本操作 下面,我们来介绍一些Jupyter Notebook的基本操作。 1.代码输入 在Jupyter Notebook中,我们通过Enter键在代码输入区开始输入代码。 2.代码运行 在Jupyter Notebook中,我们可以用Shift+Enter键运行代码。当我们运行完代码后,我们会得到相应的输出结果。 3.代码补全 在Jupyter Notebook中,我们可以通过Tab键进行代码补全操作。这对于快捷编程或给呼出长变量名经常会非常有用。 4.快捷键 在Jupyter Notebook中,我们可以使用快捷键加速代码编写。例如,Shift+Enter键运行代码的同时,Ctrl+S快捷键可以保存其代码。 总结 Jupyter Notebook是一种强大且灵活的Python交互式环境,可以快速实现代码编写、数据分析和可视化处理。在本文中,我们详细介绍了安装Anaconda、运行Jupyter Notebook、创建一个新的notebook、Jupyter Notebook的界面及功能介绍、Jupyter Notebook的基本操作等方面内容。无论是学习Python,还是进行数值计算和数据分析,Jupyter Notebook都是一种十分强大和实用的工具。
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