Anaconda的安装与jupyter常用操作

本文介绍如何在Windows环境下安装Anaconda,并提供详细的Jupyter Notebook操作指南,包括服务启动与停止、常用快捷键及Matplotlib绘图方法。

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一、Anaconda的安装

关于Anaconda的在windows上的安装,我不做过多的赘述,大家可以参考博客:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei/9786。这里,需要说明一下为什么选择Anaconda?如果使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包。安装起来非常费事,尤其是scipy,在windows上基本安装不上。我们选择一款集成安装环境就行了,在此推荐Anaconda, 它把以上需要的包都集成在了一起,因此我们实际上从头到尾只需要安装Anaconda软件就行了,其它什么都不用装。

需要注意的是,我们不要勾选两项(如下图),安照默认来就行。


然后按照安装路径配置好环境变量,就可以了。

2、测试

windows+R,键入“cmd”,进入windows命令行模式,输入:jupyter notebook


默认游览器就会弹出窗口:


这就表示anaconda安装成功!!!

三、jupyter常用操作

1.Jupyter Notebook服务启动与停止
环境为Windows
首先进入命令提示符cmd,用cd命令切换到工作目录,这里不做详细解释,可自行百度
键入命令jupyter notebook
之后Jupyter Notebook服务就会启动,并在电脑默认浏览器里打开首页并显示当前工作目录的文件
在命令提示符窗口使用Control-C停止服务,双击则跳过确认

2.Jupyter Notebook常用快捷键
2.1模式切换
当前cell侧边为蓝色时,表示此时为命令模式,按Enter切换为编辑模式
当前cell侧边为绿色时,表示此时为编辑模式,按Esc切换为命令模式
2.2命令模式快捷键
H:显示快捷键帮助
F:查找和替换
P:打开命令面板
Ctrl-Enter:运行当前cell
Shift-Enter:运行当前cell并跳转到下一cell

Alt-Enter:运行当前cell并在下方新建cell
Y:把当前cell内容转换为代码形式
M:把当前cell内容转换为markdown形式
1~6:把当前cell内容设置为标题1~6格式
Shift+上下键:按住Shift进行上下键操作可复选多个cell
A:在上方新建cell
B:在下方新建cell
X/C/Shift-V/V:剪切/复制/上方粘贴/下方粘贴
双击D:删除当前cell
Z:撤销删除
S:保存notebook
L:为当前cell的代码添加行编号
Shift-L:为所有cell的代码添加行编号
Shift-M:合并所选cell或合并当前cell和下方的cell
双击I:停止kernel
双击0:重启kernel
2.3编辑模式快捷键
Tab:代码补全
Ctrl-A:全选
Ctrl-Z:撤销
Ctrl-Home:将光标移至cell最前端
Ctrl-End:将光标移至cell末端
3.Jupyter Notebook中Matplotlib绘图
若要使用Matplotlib绘图,为确保图形能顺利输出,需在cell开头键入
%matplotlib inline

### Anaconda安装方法 Anaconda 是一种广泛使用的 Python 数据科学平台,它集成了包管理器 `conda` 和许多常用的库。以下是关于 Anaconda 安装的相关说明: 下载并安装 Anaconda 时,可以从其官方网站获取适合操作系统的版本[^1]。通常情况下,默认选项适用于大多数用户需求。完成安装后,可以通过启动 **Anaconda Prompt** 或者终端来验证安装是否成功。 #### 验证安装 在命令行工具中输入以下命令可以确认 Anaconda 是否正常工作: ```bash conda --version ``` 如果返回 Conda 版本号,则表明安装成功[^2]。 --- ### 创建虚拟环境配置 Jupyter Notebook 为了更好地管理和隔离项目依赖项,建议通过 Conda 创建独立的虚拟环境。具体步骤如下所示: #### 步骤一:创建新环境 假设目标是建立基于 Python 3.9 的开发环境,可执行以下指令: ```bash conda create -n py3.9 python=3.9 ``` 此命令将新建名为 `py3.9` 的环境,并指定 Python 解释器为 3.9 版本[^3]。 #### 步骤二:激活环境 切换至刚创建好的环境前需先将其激活: ```bash conda activate py3.9 ``` 此时命令提示符应发生变化以反映当前活动状态为 `py3.9` 环境[^1]。 #### 步骤三:安装必要组件 为了让 Jupyter 能识别到这个特定环境下可用的功能模块,还需要额外设置一些东西。比如,在每一个单独环境中都需要加载对应的 IPython Kernel 支持: ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name py3.9 --display-name "Python (py3.9)" ``` 这一步确保当开启 Jupyter Interface 后能够看到刚才定义的那个特殊命名的空间选项可供选择使用[^1]。 另外,在 Base 默认全局空间里也需要准备相应的插件以便于统一管理多个子域之间的交互关系: ```bash conda activate base conda install nb_conda_kernels ``` 这样做的好处在于无需重复劳动就能让主界面自动扫描发现所有已经妥善安排完毕的小分区们[^1]。 --- ### 初始化 Jupyter Notebook 并生成个性化配置文件 有时可能希望自定义某些行为或者调整安全策略之类的参数设定值。那么就需要手动编辑专属用户的偏好记录文档了。首先得告诉系统我们要做这件事儿才行啊! 进入任意有效的 shell session 中键入下列语句就会触发相应动作产生一份空白模板出来供后续修改之用啦! ```bash jupyter notebook --generate-config ``` 接着按照屏幕上的指引找到刚刚被放置的位置(通常是类似于 C:\Users\[YourUsername]\.jupyter 这样的地方),然后利用文本编辑软件打开那个叫做 jupyter_notebook_config.py 的东东进行必要的改动就好咯[^2]! --- ### 使用 Jupyter Notebook 最后要记得怎样实际调用起来才是完整的流程哦~只需要简单的一句话就可以召唤出图形化的 Web UI 来享受编程的乐趣呢: ```bash jupyter notebook ``` 浏览器会自动弹开一个新的标签页展示首页视图;如果没有的话也可以自行访问 http://localhost:8888/ 地址查看效果哟~ --- ### 总结 综上所述,从初步认识 Anaconda 到深入掌握它的核心功能——即灵活运用 Conda 工具链配合 Jupyter Notebook 开展高效的数据分析作业全过程都涵盖了进来。遵循以上指导方针应该可以帮助初学者快速入门并且顺利开展自己的第一个实验项目吧? ---
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