對于機器學習和數據科學的入門者來說，“有什么好用的IDE/環境/工具？”是他們提出的最常見的問題之一。這確實也是個不怎么好回答的問題，因為它沒有具體選項——從面向特定語言的IDE（如R Studio、PyCharm）到Sublime Text、Atom等編輯器——它們都很優秀，所以如果你有選擇恐懼癥，你最好讀讀論智的這篇文章，從Jupyter Notebook開始學起。

如果每個數據科學家都應該使用或必須使用一種工具，毫無疑問，它就是Jupyter Notebook（曾用名iPython Notebook）。Jupyter Notebook是一個交互式筆記本，它功能強大，支持40多種編程語言，可共享，并提供在同一環境中構建可視化應用的服務。

數據科學家可以在上面創建和共享自己的文檔，從實現代碼到全面報告，Jupyter Notebook大大簡化了開發者的工作流程，幫助他們實現更高的生產力和更簡單的多人協作。也正是因為如此，它一直以來都是數據科學家們最喜歡的工具之一。

本文將全面介紹筆記本的安裝、操作方法，并深入探討它的特性和優勢。當你讀完全文后，我們希望你能找到用Jupyter Notebook幫助自己實現機器學習項目的靈感。

1. 什么是Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook是一個開源的Web應用程序，旨在方便開發者創建和共享代碼文檔。

它提供了一個環境，用戶可以在里面寫代碼、運行代碼、查看結果，并在其中可視化數據。鑒于這些優點，Jupyter Notebook成了數據科學家眼里的一款人見人愛的工具，它能幫助他們便捷地執行各種端到端任務，如數據清洗、統計建模、構建/訓練機器學習模型等。

而對于初學者，Jupyter Notebook也獨具魅力。它的一個特色是允許把代碼寫入獨立的cell中，然后單獨執行。這樣做意味著用戶可以在測試項目時單獨測試特定代碼塊，無需從頭開始執行代碼。雖然其他的IDE環境（如RStudio）也提供了這種功能，但就個人使用情況來看，Jupyter Notebook的單元結構是設計的最好的。

這個筆記本的優勢還體現在靈活性和交互性上。Jupyter Notebook支持的編程語言數量高達40余種，除了最基礎的Python，它還允許用戶在上面運行R語言和SQL等語言。由于它比IDE平臺更具交互性，用戶也更樂于在各種教程中用它展示代碼。

2. 如何安裝Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook原來也叫iPython Notebook，顧名思義，它和Python關系緊密。如果要在PC上安裝筆記本，首先你要確保自己已經安裝了Python（2.7/3.3或更高），這是必備條件。

Anaconda

官方在文檔中強烈建議新用戶用Anaconda打包安裝Python和Anaconda——所謂懶人方法，小白必備。其實除了提到的兩個工具，Anaconda還包含數據科學和機器學習中經常需要用到的各種軟件包，只需下載、解壓、安裝，所有工具就都一步到位了。

下載地址：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

pip

如果你很欣賞自己，或者因為某些因素就是不想用Anaconda，你也可以用pip。當然首先，你得確保自己的機器上有pip的最新版本。

#Linux和OSX

pip install -U pip setuptools

#Windows

python -m pip install -U pip setuptools

然后，安裝Jupyter Notebook：

#Python2用戶看這里

pip install jupyter

#Python3用戶不要跑

pip3 install jupyter

如果還是有疑問，請看官方文檔（英）、官方文檔翻譯（中）。

3. 入門

安裝完成后，如果要運行Jupyter Notebook，你只需在控制臺輸入以下命令：

jupyter notebook

你會看到筆記本打開了你的默認瀏覽器，網址為http:// localhost:8888/tree。

一般情況下，當你輸入命令行后，控制臺會出現一行“The Jupyter Notebook is running at……”，如果瀏覽器因為某些原因無法打開，你就需要復制這個URL，手動打開相應網址。

當筆記本打開后，它的頂部有Files、Running和Clusters三個選項。其中Files中列出了所有文件，Running顯示了你已經打開的終端和筆記本，Clusters則是IPython parallel提供的。

如果你想新建一個筆記本，單擊面板右側的“New”，它會跳出4個選項：

Python 3

Text File

Folder

Terminal

選擇Text File后，你會得到一個空白的頁面。它相當于一個文本編輯器（類似于Ubuntu上的應用程序），你可以在上面輸入任何字母、單詞和數字，所以選擇好編程語言后，你是可以在上面寫腳本的。此外，它還提供查找和替換文件中的單詞的功能。

選擇Folder后，你其實是在編輯文件夾列表。你可以創建一個新文件夾，把所需文檔放進里面，或者修改它的名稱、直接把它刪除。

而Terminal的工作方式和Mac、Linux計算機上的Terminal一樣，都是在Web瀏覽器中創建終端支持。只需在終端輸入Python，一個Python腳本就寫好了。

由于本文重點介紹的是筆記本，下面我們會重點展示新建“Python 3”后的結果：

導入最常見的Python庫來啟動筆記本，如pandas和numpy。在代碼上方的菜單中，那些圖標依次表示添加、編輯、剪切、向上移動cell、向下移動cell、運行代碼、停止運行和撤銷。

這個下拉的列表提供了四個選項：

Code：這個不言自明，就是你寫代碼的地方；

Markdown：非常常見的輕量級標記語言，用來為代碼添加注釋和結論；

Raw NBConvert：一個命令行工具，可以把你的筆記本轉換成另一種格式，如HTML；

Heading：添加標題，使你的文檔看起來更干凈整潔，它現在已經變成Markdown里的一個語法，用兩個#表示。

4. Jupyter Notebook的魔術命令

作為iPython的繼承者，開發人員已經在Jupyter Notebook中加入預定義的魔術命令（magic function）。這是一種增加便捷性和互動性的工具，如果要查看命令列表，你可以輸入（注：通常不需要“%”）：

%lsmagic

當看到那一串函數列表時，也許你能從中認出幾張老面孔，如%clear、%autosave、%debug和％mkdir。只要你以前寫過代碼，這些函數就幾乎是不可避免的。

在Jupyter Notebook中，魔術命令有兩種運行方式，一是Line-wise，而是Cell-wise。顧名思義，Line-wise就是當你想執行一個命令行的時候需要用到的，而Cell-wise面向的就不單單是一行了，它作用的是整個cell的代碼塊。

為了區分兩種運行方式，如果是Line-wise，所有命令必須以%字符打頭；如果是Cell-wise，則用%%。

Line-wise：

%time a = range(10)

Cell-wise：

%%timeit a = range (10)

min(a)

以上只是兩個最簡單的示例，你可以試著自己運行這些命令，看看其中有什么區別。

5. 不僅限于Python

之前也提到了，Jupyter Notebook的成功離不開它的靈活性，雖然Python在數據科學和機器學習中都占局主導地位，但對于數據分析任務，其他語言也有各種各樣的特色和優勢，比如R語言的'ggplot2'軟件包就非常好用。在這一點上，Jupyter Notebook的態度是開放的。

如果想在Jupyter Notebook中啟用R，你需要先去GitHub上下載'IRKernel'（R的專用kernel），然后按以下8個步驟依次執行（附圖解地址）：

步驟一：用Anaconda安裝Jupyter Notebook；

步驟二：完成下載后，打開Anaconda命令提示符；

步驟三：輸入ipython notebook新建ipython筆記本

步驟四：用conda update ipython-notebook這個命令行更新筆記本；

步驟五：輸入conda install -c r ipython-notebook r-irkernel安裝IRkernel；

步驟六：用R.exe打開R；

步驟七：輸入install.packages(c('rzmq','repr','IRkernel','IRdisplay'), repos = 'http://irkernel.github.io/', type = 'source')安裝必要軟件包；

步驟八：輸入IRkernel::installspec()后再輸入quit()，完成操作。

如果是Julia用戶，你也可以在Jupyter Notebook中“暢所欲言”。考慮到篇幅因素，有需要的讀者請前往www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/comprehensive-tutorial-learn-data-science-julia-from-scratch/查看圖文攻略。

和R語言一樣，JavaScript用戶也需要去Github先下載‘IJavascript’ kernel：github.com/n-riesco/ijavascript。文檔里已經明確寫出了安裝kernel所需的步驟，但要注意的是，記得先裝Node.js和npm，這是大前提！

6. Jupyter Notebook的交互式控制面板

在添加小部件前，你需要先導入小部件包：

from ipywidgets import widgets

小部件的基本類型是典型的基于輸入和按鈕的文本輸入。你可以參考下面這幅動圖，了解交互式小部件的外觀：

來源：Dominodatalab

7. 快捷鍵

既然Jupyter Notebook的主打優勢是便捷，那它自然少不了方便操作的快捷鍵。事實上，當你想運行任意代碼塊時，只需按下Ctrl + Enter就可以了。

下面是本文挑選的一些實用快捷鍵，有需要的讀者可以視情況逐個閱讀+嘗試，如果今后你會經常用到Jupyter Notebook，那不會這些組合鍵的你就幾乎已經是條咸魚了。

Jupyter Notebook提供了兩種不同的鍵盤輸入模式——Command和Edit。其中Command模式是將鍵盤和計算機命令綁定在一起，這時單元框線是灰色的（左側藍色粗線）。Edit模式允許你將文本（或代碼）鍵入活動單元，這時單元框線是綠色的。

用Esc和Enter分別在Command和Edit模式之間跳轉。

更多快捷鍵介紹（中文）：blog.csdn.net/lawme/article/details/51034543

8. 有用的擴展

添加擴展是提高Jupyter Notebook效率的一種非常有效的方式，那么安裝和使用擴展哪家強？這里我們推薦Nbextensions。

先是安裝（pip）：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

安裝關聯的JavaScript和CSS文件：

jupyter contrib nbextension install --user

完成此操作后，你會在Jupyter Notebook主頁頂部看到一個'Nbextensions'選項卡。

如果要啟用一個擴展，只需點擊來激活。下面是4個比較有用的擴展。

Code prettify：它可以讓你的代碼更美觀。

Printview：生成預覽，新增的按鈕叫jupyter nbconvert。

Scratchpad：生成一個實驗環境（副本）跑代碼，不會對筆記本代碼造成影響。

Table of Contents (2)：抓取所有標題，并顯示在浮動窗口中。

此外，小編也曾經寫過一篇《Top 5：五大最實用的Jupyter Notebook擴展插件》，介紹了另外5種好用的擴展，有興趣的讀者可以一起看一看。

9. 保存和共享你的筆記本

這是Jupyter Notebook中最重要和最棒的功能之一。有過寫博客經歷的讀者也許知道這種痛，當你一腔熱血想把自己的成果分享給別人時，可能代碼格式還沒轉完你就放棄了。大多數筆記本都采用json格式，它不是很適合共享，也不利于在博客中發布不同的單元塊。

但Jupyter Notebook不一樣，點擊進入“file”后，你會看到一個“Download as”：

看到這7個選項后你就很開心了，其中最常用的是.ipynb文件。你也可以用nbconvert選項手動將筆記本轉換為不同的格式，如HTML和PDF。

此外，你還可以使用jupyterhub，它允許你在其服務器上托管筆記本并與多個用戶共享。許多頂尖的研究項目都把這作為協作方式。

10. JupyterLab

JupyterLab是今年2月推出的一個工具，從某種程度上來說，它是Jupyter Notebook的一個發展——擁有同樣的組件，但允許更靈活和更強大的項目工作方式。換句話說，它的用戶體驗更好。

JupyterLab的特色是允許用戶在一個窗口內安排筆記本、終端、文本文件和輸出的工作區。你可以把窗口拖到你想要的位置，也可以通過實時預覽編輯常用文件格式，如Markdown、CSV和JSON，實時查看項目進展。

11. 實踐和技巧

雖然自己鉆研很有趣，但無論是學習還是工作，大部分時候你是在一個團隊中工作的。在這種情況下，你要規范自己的操作和實踐，確保筆記本中的代碼和注釋都是正確的，方便其他人閱讀、理解。以下是一些實踐指標，僅供參考：

對每個程序員來說最重要的事：要好好注釋！

確保你保存了代碼文檔。

形成一套命名體系，并在實踐中落到實處，方便自己和他人理解。

在剛開始的時候導入所需的庫，并在旁邊注釋導入目的。

確保代碼行距合適，你也不想別人因為看不懂你的循環和函數瘋掉，對吧？

當代碼越來越多時，隱藏不重要代碼，確保干凈整潔。

此外，當你需要把成果演示給別人看時（是的你又要做該死的PPT了），你是可以偷懶直接在Jupyter Notebook里做演示的。

找到“View”，點開其中的“Cell Toolbar”，然后是“Slideshow”。每個代碼塊都在右側顯示一個名為“Slide Type”的下拉選項：

具體效果如何，請自己嘗試。

結語

寫到這里，本文也就已經差不多結束了，雖然在一篇文章內塞進這么多內容可能會影響閱讀體驗，但我們還是真誠地希望新手能從中找到一些有用的東西。