Colab、Jupyter notebook Notes

最新推荐文章于 2025-05-31 11:48:00 发布

Fighter Fong

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分类专栏： Coding Skill

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本文介绍了Colab的使用，如GPU设定方法。重点讲解Jupyter Notebook，它源于IPython项目，是适合新手的Web应用，能将说明文本、代码等组合，适合数据处理。还阐述其工作原理，内核支持多语言，最后给出常用操作及入门教程指引。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Colab使用

Google一系列产品都可以用用，Google Drive/Document/Keep/Gmail/Blogger
欢迎来到Colab
常用colab代码段
GPU设定：
修改 -> 笔记本设置 -> 硬件加速器，选择GPU，nvidia-smi查看
在这里插入图片描述

Jupyter notebook使用语法：

在这里插入图片描述
Jupyter Notebook的前身为Ipython Notebook

如果你想使用Python学习数据分析或数据挖掘，那么它应该是你第一个应该知道并会使用的工具，它很容易上手，用起来非常方便，是个对新手非常友好的工具。而事实也证明它的确很好用，在数据挖掘平台 Kaggle 上，使用 Python 的数据爱好者绝大多数使用 jupyter notebook 来实现分析和建模的过程，因此，如果你想学习机器学习，数据挖掘，那么这款软件你真的应该了解一下。

本篇博主总结了关于Jupyter notebook的一些关键点，帮助大家快速了解并使用它。

什么是Jupyter notebook？

Jupyter notebook 是一种 Web 应用，它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，非常方便研究和教学。在原始的 Python shell 与 IPython 中，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。

Jupyter notebook特别适合做数据处理，其用途可以包括数据清理和探索、可视化、机器学习和大数据分析。

Jupyter notebook是如何工作的？
Jupyter notebook 源于 Fernando Perez 发起的 IPython 项目。IPython 是一种交互式 shell，与普通的 Python shell 相似，但具有一些更高级的功能，例如语法高亮显示和代码补全，还有一些 magic 操作，十分方便。Jupyter notebook 将 IPython 做成了一种 Web 应用，我们可以通过它的基本架构更清楚的了解：

在这里插入图片描述

可以看到，这里的核心是 notebook 的服务器。用户通过浏览器连接到该服务器，而 notebook 呈现为 Web 应用。用户在 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，并将结果发送回该服务器。然后，任何输出都会返回到浏览器中。保存 notebook 时，它将作为 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 内核分别是 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。