jupyter运行操作
时间: 2025-05-11 19:22:19 浏览: 24
### Jupyter Notebook 运行操作指南
Jupyter Notebook 是一种广泛使用的交互式开发环境,特别适合数据分析、机器学习等领域的工作。以下是关于其运行操作的相关说明:
#### 1. 启动 Jupyter Notebook
可以通过多种方式启动 Jupyter Notebook。如果通过 Anaconda 安装,则可以直接使用命令 `jupyter notebook` 来启动服务[^3]。此命令会在浏览器中打开一个新的标签页,默认地址为 `http://localhost:8888/`。
对于 PyCharm 用户,即使解释器配置正确且 `.py` 文件可以正常运行,仍需确认是否已启用对 Jupyter Notebook 的支持功能[^1]。而在 VSCode 中,只需安装官方提供的 Jupyter 扩展即可实现兼容性[^2]。
#### 2. 创建新的 Notebook
进入 Jupyter 主界面后,点击右上角的 **New** 下拉菜单并选择所需的内核(Kernel),比如 Python3。这会创建一个新的 Notebook 文档。
#### 3. 编写代码与执行单元格
每个 Notebook 都由多个单元格组成,这些单元格分为两类:代码型和标记型(Markdown)。
- 对于代码型单元格,在其中输入有效的 Python 或其他语言脚本之后按下 Shift+Enter 键来运行该单元格的内容,并显示输出结果。
- 如果需要编辑 Markdown 单元格中的文本描述部分,则切换到源模式修改后再渲染查看效果。
#### 4. 基础快捷键介绍
掌握一些常用的键盘快捷方式能够提高工作效率:
- 添加新单元格:A (上方新增),B(下方增加);
- 删除当前选中的单元格:DD (连续两次按 D);
- 切换单元格类型:Y 转换为 Code 类型;M 变更为 Markdown 格式.
#### 5. 导出文件格式转换
完成工作后可以选择导出不同类型的文档形式分享给他人阅读或者进一步处理。例如 HTML/PDF 等静态页面版本便于展示成果而无需依赖特定软件环境。
```bash
!pip install nbconvert pandoc
```
上述命令可用于准备必要的工具以便顺利完成 PDF 输出流程。
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### 示例代码片段演示
下面给出一段简单的 Python 计算示例作为参考:
```python
import numpy as np
data = np.random.rand(5, 5)
print(data)
```
当在一个单独的 Cell 当中粘贴以上内容并运行时,将会打印随机生成的一个 5×5 数组矩阵。
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