《Python数据分析》环境搭建之安装Jupyter工具(一)

(免责声明:本文档是针对Python有经验的用户,如果您对Python了解很少,或者从未使用,建议官方教程用Anaconda安装)

前期准备:Python环境

虽然Jupyter可以运行多种编程语言,但是Python是必备环境(Python 3.3或者更高版本,Python 2.7),之后才能安装Jupyter Notebook。

  • 安装Python和Jupyter

对于Python语言的新用户,我们建议使用Anaconda发行版来安装Python和Jupyter,非常方便。安装方法参考: http://jupyter.org/install.html

或者,对于有经验的Python用户,你可能想通过包管理器,如pip进行安装。

pip install jupyter

如果无法安装,请使用pip install --upgrade pip 来更新pip包管理器。

默认自动安装ipython,这是python交互式环境的一个扩展包

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默认安装ipython-genutils和tornado

《Python数据分析》环境搭建之安装Jupyter工具(一)

默认安装promt-toolkit

《Python数据分析》环境搭建之安装Jupyter工具(一)

默认安装其他扩展,如jsonschema、configparser、enum34、enum34等

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默认安装 singledispatch、certifi等环境

《Python数据分析》环境搭建之安装Jupyter工具(一)

默认安装backports、wcwidth、functools32等环境

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  • 启动Jupyter

在cmd里输入:jupyter notebook

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并且会自动打开浏览器,默认端口是8888(你可以在运行jupyter的时候修改成其他端口):

jupyter notebook --port 8889

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  • 使用Jupyter创建并导出文档

点击右侧的 New --> [Notebooks]Python 2,这时会自动创建一个Untitled 的网页

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《Python数据分析》环境搭建之安装Jupyter工具(一)

在文档编辑区,编写一点代码,然后点击"运行"按钮,就在代码下方自动添加"运行结果"。

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强大的导出功能:

《Python数据分析》环境搭建之安装Jupyter工具(一)

至此,安装和使用就完成了。

(全文完)

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