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Jupyter NoteBook

Jupyter是一个开源的交互式计算环境:

特点

  • 交互式编程:支持以单元格为单位编写和运行代码,用户可以实时看到代码的执行结果,便于逐步调试和理解代码逻辑。
  • 多语言支持:不仅支持Python,还能使用R、Julia等多种编程语言,满足不同用户的需求。
  • 文档与代码结合:可以在代码单元格之间插入Markdown格式的文本单元格,用于记录代码的思路、解释分析结果、撰写文档等,将代码和文档紧密结合,方便分享和交流。
  • 数据可视化方便:能够轻松地将数据可视化,直接在笔记本中显示图表、图像等可视化结果,有助于数据分析和探索。
  • 可扩展性强:有丰富的插件和扩展可供使用,能够根据用户的具体需求进行功能扩展和定制。

界面

  • 单元格:分为代码单元格和文本单元格。代码单元格用于编写和运行代码,文本单元格使用Markdown语法编写文本,可用于记录说明、解释代码等。
  • 菜单和工具栏:提供了各种操作选项,如新建、打开、保存文件,运行单元格代码,中断或重启内核等功能。

使用方法

  • 创建和打开笔记本:在Jupyter启动界面中,可以创建新的笔记本,选择编程语言,也可以打开已有的笔记本文件。
  • 编写和运行代码:在代码单元格中输入代码后,按下Shift + Enter组合键或点击工具栏中的运行按钮来执行代码。代码的输出结果会显示在单元格下方。
  • 编辑文本单元格:在文本单元格中可以使用Markdown语法进行文本编辑,如设置标题、插入列表、添加链接、图片等。编辑完成后,同样可以使用Shift + Enter组合键将其转换为渲染后的格式。
  • 管理内核:可以通过菜单中的选项来中断、重启内核,以解决代码运行中的错误或重新初始化环境。

应用场景

  • 数据分析与探索:数据分析师可以使用Jupyter进行数据清洗、分析和可视化,快速探索数据的特征和规律。
  • 机器学习和深度学习:研究人员和工程师可以在Jupyter中进行模型的开发、训练和调试,方便地试验不同的算法和参数。
  • 教学与学习:教师可以使用Jupyter编写教学笔记、布置作业和示例代码,学生可以通过运行代码来理解知识点,进行实践操作。
  • 文档编写与分享:将代码和相关的说明文档整合在一起,形成可分享的文档,方便与他人交流和协作。

Jupyter现在是数据科学、机器学习等领域中不可或缺的工具。笔者也一直使用这个工具。主要的免费在线网站列在下面,笔者自己常用的是天翼云和科赛网的工具站。天池的也很好,但只有三个月的免费时间。

  • 百度AI Studio:该平台自带numpy、pandas、matplotlib、sklearn、paddlepaddle等常用库,无需搭建,登陆即可使用,适合进行机器学习、深度学习等相关实验。
  • 阿里天池:它提供了在线的Jupyter环境,具备丰富的数据集和一些机器学习、数据挖掘的相关工具,方便用户进行数据分析和模型训练等操作。
  • 科赛网(Kesci):就是和鲸社区。该平台提供2核,8G内存服务器,有在线Jupyter环境,适合进行数据科学相关的学习和实践,并且有一些竞赛和项目可供参与。
  • Cube Studio:这是开源的一站式机器学习平台,支持多租户、SSO单点登录,提供在线Jupyter环境,还支持多种机器学习和深度学习框架,以及模型的训练、管理和推理服务等。
  • Python Jupyter VIP:该平台验证手机号可免费使用,但会限制每个账号的CPU、内存和运行Notebook的个数等,适合学习Python语法。
  • Google Colab
    • 特点:由Google提供,托管在云端。可通过Google账户登录使用,能轻松进行数据分析、机器学习实验等编程任务。集成了众多常用的Python库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等,还提供免费的GPU计算资源,能显著加速深度学习模型训练等计算密集型任务,支持版本控制(Git集成)。
    • 使用方法:点击右上角“登录”按钮,使用Google账户登录。在其中可方便地创建和编辑Notebook,编写文本时在新的Markdown单元格中输入内容,按下“Shift+Enter”键可将Markdown内容渲染为HTML格式文本;运行代码单元格同样按“Shift+Enter”键。
  • Jupyter Notebook Online
    • 特点:官方提供的在线服务,可通过GitHub账号登录,也支持Google、Facebook、LinkedIn等账号登录。登录后能创建、编辑和运行Jupyter Notebook。
    • 使用方法:访问其网站,通过相应账号登录后,按照界面提示进行操作,创建Notebook并编写代码等内容,使用“Shift+Enter”键运行单元格。
  • Microsoft Azure Notebooks
    • 特点:由Microsoft Azure提供,可在线编写和运行Python代码,基于云计算技术,方便在不同设备上访问Notebook,能创建Python、R和F# Notebook,并与GitHub集成。
    • 使用方法:访问相关网站,注册登录后,根据指引创建Notebook,选择对应的编程语言,在单元格中编写代码并运行。
  • CoCalc
    • 特点:基于云的计算平台,支持创建和共享Jupyter Notebook,支持多种编程语言和交互式计算。
    • 使用方法:访问其官网,注册账号后登录,创建Notebook文档,即可开始编写代码和进行交互计算。
  • Python.jupyter.vip
    • 特点:能免费使用,只要能上网就可登录,不占用本地电脑资源,但有一定限制,注册时需验证手机以获得账号和密码,每个账号的CPU、内存及运行NoteBook的个数等可能受限,不过用于学习Python语法基本够用。
  • JupyterLite
    • 特点:是精简版本的JupyterLab,只要有GitHub账号就可快速配置专属的Python运行环境。
    • 使用方法:登录个人GitHub账号,访问JupyterLite。将该仓库克隆到个人账户下;在个人GitHub界面下点击设置部分,选择Pages选项,将默认行为改为Github Actions;选择Actions菜单,重新初始化运行,运行成功后通过浏览器访问配置好的地址即可使用。

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