[教程]Jupyter快速入门
目前也有已经有jupyterlab的出现,Jupyter Notebook 是原始的交互式计算环境JupyterLab 是 Jupyter Notebook 的下一代扩展，两者共享相同的核心组件（内核、文件格式、执行引擎）。粗暴的说JupyterLab就是Jupyter Notebook的升级版。
一、概念
官方文档：https://docs.jupyter.org/en/latest/
Jupyter 是一款基于Web的交互式计算环境，支持在单一文档（.ipynb格式）中混合编写代码、可视化图表、数学公式（LaTeX）、文本说明（Markdown）及多媒体内容（图像/视频）。其名称源于三种核心语言：Julia、Python、R，现已扩展至50+编程语言。
主要特点：
- • 交互式开发：逐行执行代码并即时查看结果，适合数据探索与调试
- • 可复现研究：代码+结果+文档一体化，便于分享与协作
二、应用场景
- • ✅ 数据清洗与可视化（Pandas + Matplotlib）
- • ✅ 机器学习模型训练（Scikit-learn/TensorFlow）
三、安装
方式一：pip直接安装
# 安装jupyter[也可以使用conda方式安装]pip3 install --upgrade pippip3 install jupyter# 配置环境变量mdfind -name jupytervim ~/.zshrc# export PATH=$PATH:/Users/[username]/Library/Python/3.9[python version]/binexport PATH=$PATH:/Users/ziyi/Library/Python/3.9/binsource ~/.zshrcwhich jupyter
配置成功：
新建一个目录或者直接当前目录，运行如下命令即可启动：
# 启动jupyterjupyter notebook
最后效果：
默认运行在8888端口，浏览器输入：http://localhost:8888/tree即可访问
方式二：Conda安装[推荐]
Conda官网：https://www.anaconda.com/download
# 下载 Miniconda 安装脚本（Apple Silicon 芯片用 arm64，Intel 芯片用 x86_64）# 对于 Apple Silicon (M1/M2):curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh# 对于 Intel 芯片:# curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh# 运行安装脚本（根据实际文件名调整）bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh# 刷新环境变量source ~/.zshrc
验证是否安装成功：
conda --version
下面两种方式任选其一即可：方式一：
# 方式一：通过Conda安装jupyter[也可以先创建一个隔离的环境，再安装jupyter，根据自己需求来即可]conda install jupyterwhich jupyter
方式二：conda中创建一个独立环境，然后安装
# 方式二：# 创建一个独立的环境（指定 Python 版本）conda create -n jupyter_go python=3.10 -y# 激活环境conda activate jupyter_go# 安装 Jupyter conda install -c conda-forge jupyter -ywhich jupyter
可以看到我们的jupyter在envs下面的一个独立的目录下：
上面方式选择其一安装完成后，新建一个目录或者直接当前目录，运行如下命令即可启动：
# 启动jupyterjupyter notebook
然后访问http://localhost:8888/tree即可进入jupyter页面。四、使用
Jupyter Notebook 有两种不同的键盘输入模式。「编辑模式」允许你在单元格中键入代码或文本，外部蓝色细框定位到单元格内部编写位置;「命令模式」将键盘绑定到Notebook命令，外部蓝色框定位到最外部。
1. 编辑模式（蓝色细框在内部）：Enter。可以编写代码、文本内容
2. 命令模式（蓝色细框在最外侧）：Esc。可以上下选择不同单元格
1. 页面布局
我们新建一个文件，进入jupyter页面。
新建文件后，我们会看到整体的页面布局，主要包含如下几个大块：顶部菜单栏
主要集成了对文件、视图以及常用配置操作
①File（文件）：新建、保存、打开、导出笔记本（.ipynb 文件）等
②Edit（编辑）：剪切/复制/粘贴单元格、合并单元格等
③View（视图）：切换工具栏/文件浏览区显示、折叠代码块、展示目录大纲等
④Run（运行）：运行选中代码块、运行所有代码块等
⑤Kernel（内核）：重启/中断/切换编译语言内核（核心计算引擎）等
我们这里是需要编写python版本，因此需要python的内核，如果是编写R语言，就切换为R的内核即可。
• Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同的 Python 安装在不同的 conda 环境或虚拟环境，甚至可以是不同语言（例如 Go或 R语言）的解释器。
⑥Setting（设置）：语言、主题设置等
⑦Help（帮助）：快捷键列表、帮助文档、常见FAQ等
工具栏（图标按钮）
保存、新建单元格、剪切/复制/粘贴单元格、运行单元格、停止运行、重启内核、单元格类型切换（Code/Markdown/Raw）
核心工作区（单元格编辑区）
单元格（Cell）：页面主体由多个可编辑单元格组成。单元格可调整类型，将其改为Code单元格、Markdown 单元格、Raw 单元格即纯文本单元格。
1. Code 单元格：编写并运行代码（灰色背景）
2. Markdown 单元格：编写文档（标题、列表、公式等，绿色背景）
3. Raw 单元格：纯文本（较少用）
- • 执行顺序：单元格按从上到下顺序执行（数字标签如 [1] 表示运行顺序）
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