【轉載】jyupter notebook入門指南

時間 2019-11-18

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機器學習新手必看：Jupyter Notebook入門指南

翻譯 | 張建軍javascript

出品 | 人工智能頭條（公衆號ID：AI_Thinker）html

【人工智能頭條導讀】Jupyter Notebook 是一個 Web 應用程序，便於建立和共享文學化程序文檔，支持實時代碼、數學方程、可視化和 Markdown，其用途包括數據清理和轉換、數值模擬、統計建模、機器學習等等。目前，數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 裏的資料都是 Jupyter 格式。對於機器學習新手來講，學會使用 Jupyter Notebook 很是重要。java

下面這篇 Jupyter Notebook 入門指南由 Pranav Dar 撰寫。當你讀完這篇文章時，你將會了解，爲何你應該利用它來搭建你的機器學習項目，以及爲何 Jupyter Notebook 比這個領域的其餘標準工具更好！python

▌什麼是 Jupyter Notebook？git

Jupyter Notebook 是一款開放源代碼的 Web 應用程序，可以讓咱們建立並共享代碼和文檔。程序員

它提供了一個環境，你能夠在其中記錄代碼，運行代碼，查看結果，可視化數據並在查看輸出結果。這些特性使其成爲一款執行端到端數據科學工做流程的便捷工具，能夠用於數據清理，統計建模，構建和訓練機器學習模型，可視化數據以及許多其餘用途。github

當你還在構建項目原型時，Jupyter Notebooks 真的特別好用，由於你的代碼是被寫入獨立的單元中並被單獨執行的。這容許用戶測試項目中的特定代碼塊，而無需從腳本的開始執行代碼。許多其餘的 IDE 環境（Integrated Development Environment，集成開發環境）（如 RStudio ）也以其餘幾種方式作到這一點，但我發現 Jupyter 的單個單元結構是最好的。npm

正如你在本文中將會看到的，這些 Notebooks 是數據科學家手中很是靈活、可交互和強大的工具。他們甚至容許你運行除 Python 之外的其餘語言，好比 R 、SQL 等。因爲它們比 IDE 平臺更具交互性，所以它們被普遍地應用於教學場景。json

▌如何安裝 Jupyter Notebook？瀏覽器

首先你須要在機器上安裝 Python，Python 2.7或Python 3.3（或更高版本）均可以。

Anaconda

新用戶可使用 Anaconda 發行版來同時安裝 Python 和 Jupyter Notebooks。

Anaconda 安裝了這兩種工具，幷包含了數據科學和機器學習社區中經常使用的不少軟件包。你能夠從這裏下載最新版本的Anaconda 。

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

pip 安裝方法

若是出於某種緣由，你決定不使用 Anaconda，那麼你須要確保你的機器正在運行最新版本的 pip。怎麼作？若是你已經安裝了 Python，那麼 pip 已經安裝好了。要升級到最新的版本，請參照下面的代碼：

#Linux and OSX 
pip install -U pip setuptools #Windows 
python -m pip install -U pip setuptools

一旦 pip 安裝完畢，你能夠繼續安裝 Jupyter：

#For Python2 
pip install jupyter #For Python3 
pip3 install jupyter

你能夠在這裏（地址：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html）查看官方的 Jupyter 安裝文檔。

▌開始！

如今咱們已經瞭解了 Notebooks 是什麼，以及如何在本身的機器上安裝和設置 Notebooks。是時候開始動動手了！

要運行 Jupyter Notebooks，只需輸入如下命令就可開始使用！

jupyter notebook

如圖：

執行上面命令以後， Jupyter Notebook 將在你的默認瀏覽器中打開，網址爲：http://localhost:8888/tree

在某些狀況下，它可能沒法自動打開。這種狀況下，你的終端或者命令提示符中將會生成一個帶有令牌密鑰（ token key ）的網址。要打開 Notebook，你須要將整個 URL（包括令牌密鑰）複製粘貼到瀏覽器中。

Notebook 打開後，你會在頂部看到三個選項卡：Files（文件），Running（運行）和 Clusters（集羣）。Files 基本上列出了全部的文件，Running 顯示你當前已經打開的終端和Notebooks，Clusters 由 IPython parallel 包提供，用於並行計算。

要打開一個新的 Jupyter Notebook，請單擊頁面右側的「New」選項卡。在這裏，你有四個選項可供選擇：

⦁ Python 3

⦁ Text File (文本文件)

⦁ Folder (文件夾)

⦁ Terminal (終端)

在 "Text File" 選項中，你會獲得一個空白的文檔。輸入你喜歡的任何字母，單詞和數字。它基本上是一個文本編輯器（相似於 Ubuntu 上的應用程序）。你也能夠選擇一種語言（支持很是多的語言），而後用該語言來寫一個腳本。你還能夠查找和替換文件中的單詞。

在 "Folder" 選項中，顧名思義它的功能就是建立文件夾。你能夠建立一個新文件夾來放入文件，從新命名或者刪除它。

"Terminal" 的工做方式與你的 Mac 電腦或 Linux 電腦上的終端徹底相同（或者 Windows 上的 cmd ）。它在你的Web瀏覽器中支持終端會話。在這個終端中輸入 python ，瞧！如今你已經能夠開始寫 python 腳本了。

但在本文中，咱們將重點介紹 Notebooks，所以咱們將從「New」選項中選擇 "Python 3" 選項。你會看到以下的截圖：

而後，你能夠導入最多見的 Python 庫——pandas 和 numpy——來開始你的項目。代碼上方的菜單欄提供了操做單元格的各類選項：insert (添加)，edit (編輯)，cut (剪切)，move cell up/down (上下移動單元格)，run cells(在單元格中運行代碼)，interupt (中止代碼)，save (保存工做)，以及 restart (從新啓動內核)。

在下拉菜單中（如上所示），你有四個選項：

Code - 這是你輸入代碼的地方
Markdown - 這是你輸入文本的地方。你能夠在運行代碼後添加結論，添加註釋等。
Raw NBConvert - 這是一個命令行工具，可將你的筆記本轉換爲另外一種格式（如 HTML）
Heading - 你能夠將標題添加到單獨的小節並使你的 Notebook 看起來乾淨整潔。這個選項如今已經集成到 Markdown 選項中。添加一個「##」，以確保在你以後輸入的內容將被視爲標題

▌使用 Magic Functions

開發人員已經插入了預約義的 magic functions，使你的工做更方便和更具交互性。你能夠運行如下命令來查看這些函數的列表（注意：一般不須要輸入「％」，由於一般 Automagic 是默認打開的）：

%lsmagic

你會看到許多選項，你甚至可能認識其中的％clear，％autosave，％debug 和％mkdir 等函數。magic command 有兩種運行方式：

逐行運行（ Line-wise ）
逐塊運行（ Cell-wise ）

顧名思義， Line-wise 是當你想要執行一個單行命令的時候使用，而 Cell-wise 是你想要執行的命令不只僅是一行，而是整個單元格中的整個代碼塊時使用。

在逐行運行模式中，全部給定的命令都必須以％字符開始，而在逐塊運行模式下，全部命令都必須以 %% 開頭。讓咱們看看下面的例子來更好的理解：

逐行模式：

%time a = range(10)

逐塊模式：

%%timeit a = range (10) min(a)

我建議你運行這些命令，看看其中的區別！

▌不只限於 Python - 在 Notebooks 中使用 R，Julia 和JavaScript

Notebooks 的魔術並不止於此。你甚至能夠在 Notebooks 中使用其餘語言，如 R，Julia，JavaScrip t等。我我的喜歡 R 中的 ggplot2 軟件包，所以使用 Notebooks 來進行探索性數據分析很是方便。

要在 Jupyter 中啓用 R，你須要 GitHub上提供的 IRKernel（ R 的專用內核）。這裏有一份詳細的指南（地址：https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512），總共須要八個步驟，還有截圖來引導你一步一步進行操做。

若是你是 Julia 用戶，你也能夠在 Jupyter Notebooks 中使用它！查看這篇詳盡的文章（地址：地址：https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512），它重點介紹了 Julia 用戶如何學習數據科學，幷包括了一章節介紹如何在 Jupyter 環境中使用 Julia。

若是你更喜歡使用 JavaScript，我推薦使用 IJavascript 內核。查看這個 GitHub 庫（地址：https://github.com/n-riesco/ijavascript），它會引導你在不一樣操做系統上安裝此內核。請注意，你須要先安裝 Node.js 和 npm 才能使用它。

▌Jupyter Notebooks 中的交互式命令板

在開始添加小插件（widget）以前，你須要導入 widgets 包：

from ipywidgets import widgets

小插件的基本類型是典型的文本輸入框和按鈕。請參閱如下來自Dominodatalab 的示例，瞭解一下交互式小插件是怎麼使用的：

你能夠在這裏（地址：https://blog.dominodatalab.com/interactive-dashboards-in-jupyter/）查看詳盡的開發指南。

▌鍵盤快捷鍵——節省時間並提升效率！

快捷鍵是 Jupyter Notebooks 最好用的功能之一。當你想運行任何代碼塊時，你只須要按下Ctrl + Enter 便可。Jupyter Notebooks 提供的鍵盤快捷鍵很是多，爲咱們節省了大量時間。

如下是咱們挑選的一些快捷鍵，你在開始使用 Notebooks 時會常常用到這些快捷鍵。我強烈建議你閱讀這些內容的時候一個一個地嘗試一下這些快捷鍵。

Jupyter Notebook 提供了兩種不一樣的鍵盤輸入模式 - 命令和編輯。命令模式將鍵盤與 Notebook 命令綁定，並由具備藍色左邊距的帶有灰色單元格邊框來表示。編輯模式容許你將文本（或代碼）輸入活動單元格，並以綠色單元格邊框表示。

使用 Esc 和 Enter 在命令和編輯模式之間跳轉。如今就試試吧！

一旦進入命令模式（即沒有活動單元格），就能夠嘗試如下快捷鍵：

A 鍵將在選中單元格上方插入新單元格，B 鍵將在選中單元格下方插入一個單元格
要刪除單元格，請連續按兩次 D 鍵
要撤消已刪除的單元格，請按 Z 鍵
Y 鍵將當前的選中單元格變成代碼單元格
按住 Shift + 向上或向下箭頭鍵能夠選擇多個單元格。在多選模式下，按 Shift + M 會合並選中的單元格
F 鍵會彈出「查找和替換」菜單

處於編輯模式時（在命令模式下按 Enter 鍵進入編輯模式），你會發現如下快捷鍵很是好用：

Ctrl + Home 轉到單元格的開頭
Ctrl + S 會保存你的工做
和上面提過的同樣，Ctrl + Enter 將運行你的整個單元格
Alt + Enter 不只會運行你的單元格，它還會在下方添加一個新的單元格
Ctrl + Shift + F 打開命令選項板

要查看整個鍵盤快捷鍵列表，請在命令模式下按 H 或轉到 Help 菜單欄下的 Keyboard shortcuts。請常常檢查這些內容，由於常常會有新的快捷鍵被加進來。

▌有用的 Jupyter Notebooks 擴展

擴展能夠有效提升你的 Jupyter Notebooks 的生產力。安裝和使用擴展的最佳工具之一是 Nbextensions。它須要兩個簡單的步驟來安裝（也有其餘方法，但我發現這是最方便的）：

第1步：用 pip 來安裝它：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

第2步：安裝關聯的 JavaScript 和 CSS 文件：

jupyter contrib nbextension install --user

完成此操做後，你會在 Jupyter Notebook 主頁頂部看到一個 Nbextensions 選項卡。這裏面有不少很是棒的擴展供你使用。

要啓用一個擴展，只需點擊它來激活。我在下面提到了4個我認爲最有用的擴展：

Code prettify：從新格式化和美化代碼塊的內容。

Printview：這個擴展添加了一個工具欄按鈕來調用當前 Notebook 的 jupyter nbconvert，並可選擇在新的瀏覽器標籤中顯示轉換後的文件。
Scratchpad：這個擴展增長一個便捷單元格，它可讓你運行你的代碼而沒必要修改你的 Notebook。這是一個很是方便的擴展，特別是當你想要測試你的代碼，但不想在你的活動Notebook上作這件事。
Table of Contents (2)：這個擴展能夠收集你的 Notebook 中的全部標題，並將它們顯示在一個浮動窗口中。

這些只是你可使用的其中一些擴展。我強烈建議查看整個擴展列表並對它們進行測試。

▌保存和共享你的 Notebook

這是 Jupyter Notebook 中最重要和最棒的功能之一。當我須要寫博客文章，但個人代碼和註釋都保存在 Jupyter 文件中時，我須要先將它們轉換爲另外一種格式。請記住，這些 Notebooks 採用 json 格式，在共享它時這並非頗有幫助。我沒法在電子郵件或博客上發佈不一樣的單元格或代碼塊，對吧？

進入 Files 菜單，你會看到一個 Download As 選項：

你能夠將你的 Notebook 保存爲 7 個選項中的任何一個。最經常使用的是 .ipynb 文件，這樣其餘人就能夠在本身的機器上覆制代碼；或者保存爲 .html 文件，這樣會打開一個網頁（當你想要保存嵌入在 Notebook 中的圖像時，這會派上用場）。

你也可使用 nbconvert 選項手動將你的 Notebook 轉換爲不一樣的格式，如 HTML 或 PDF。

你還可使用 jupyterhub，它容許你在其服務器上託管 Notebooks 並與多個用戶共享。許多頂尖的研究項目都使用這個功能用於協做。

▌JupyterLab

JupyterLab 於今年 2 月推出，它容許以更靈活和更強大的方式處理項目，但使用的是和 Jupyter Notebooks 相同的組件。JupyterLab 環境與 Jupyter Notebooks 徹底相同，但用戶會有更高效的體驗。

在 JupyterLab 中，你只需一個窗口便可安排 Notebook 的工做區域、終端、文本文件和輸出！你要作的僅僅是將單元格拖放到你想要的位置。你還能夠經過實時預覽功能來編輯經常使用文件格式，如 Markdown、CSV 和 JSON，以便在實際文件中實時查看所發生的變化。

若是你想在你的機器上試用它，你能夠在這裏查看安裝說明（地址：http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html）。開發人員的目標是 JupyterLab 最終能夠取代 Jupyter Notebooks。可是，要作到這一點還要花點時間。

▌最佳實踐

雖然單獨工做可能頗有趣，但大多數時候你會發現本身是在一個團隊中工做。在這種狀況下，遵循指導方針和最佳實踐很是重要，這樣能夠確保你的代碼和 Jupyter Notebooks 被正確標註，以便與你的團隊成員保持一致。下面我列出了一些最佳實踐指南，你在 Jupyter Notebooks 上工做時必定要遵循如下指南：

對於任何程序員來講最重要的事情之一：始終確保爲代碼添加合適的註釋！
確保你有代碼所需的文檔。
考慮一個命名方案，並堅持在全部代碼中使用以確保一致性。這樣其餘人更容易讀懂你的代碼。
不管你須要什麼庫，在 Notebooks 開始時導入它們（並在它們旁邊添加註釋，說明導入它們的目的）。
確保代碼中行與行之間有適當間隔，不要把循環和函數放在同一行中。
有時候你會發現你的文件變得很是繁重。看看有沒有方法隱藏你認爲對於之後參考不過重要的代碼。 Notebooks 看起來整潔乾淨，讓人賞心悅目也很是重要。
Matplotlib 能夠很漂亮整潔地展現你的 Notebook，看看怎麼使用它！

地址：http://nbviewer.jupyter.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures/blob/master/Lecture-4-Matplotlib.ipynb