【转载】jyupter notebook入门指南

机器学习新手必看：Jupyter Notebook入门指南

翻译 | 张建军

出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）

 

【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于建立和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来讲，学会使用 Jupyter Notebook 很是重要。

 

下面这篇 Jupyter Notebook 入门指南由 Pranav Dar 撰写。当你读完这篇文章时，你将会了解，为何你应该利用它来搭建你的机器学习项目，以及为何 Jupyter Notebook 比这个领域的其余标准工具更好！

 

 

▌什么是 Jupyter Notebook？

 

Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序，可以让咱们建立并共享代码和文档。

 

它提供了一个环境，你能够在其中记录代码，运行代码，查看结果，可视化数据并在查看输出结果。这些特性使其成为一款执行端到端数据科学工做流程的便捷工具 ，能够用于数据清理，统计建模，构建和训练机器学习模型，可视化数据以及许多其余用途。

 

当你还在构建项目原型时，Jupyter Notebooks 真的特别好用，由于你的代码是被写入独立的单元中并被单独执行的。这容许用户测试项目中的特定代码块，而无需从脚本的开始执行代码。许多其余的 IDE 环境（Integrated Development Environment， 集成开发环境）（如 RStudio ）也以其余几种方式作到这一点，但我发现 Jupyter 的单个单元结构是最好的。

 

正如你在本文中将会看到的，这些 Notebooks 是数据科学家手中很是灵活、可交互和强大的工具。他们甚至容许你运行除 Python 之外的其余语言，好比 R 、SQL 等。因为它们比 IDE 平台更具交互性，所以它们被普遍地应用于教学场景。

 

 

▌如何安装 Jupyter Notebook？

 

首先你须要在机器上安装 Python，Python 2.7或Python 3.3（或更高版本）均可以。

 

Anaconda

 

新用户可使用 Anaconda 发行版来同时安装 Python 和 Jupyter Notebooks。

 

Anaconda 安装了这两种工具，并包含了数据科学和机器学习社区中经常使用的不少软件包。你能够从这里下载最新版本的Anaconda 。

 

下载地址：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

 

pip 安装方法

 

若是出于某种缘由，你决定不使用 Anaconda，那么你须要确保你的机器正在运行最新版本的 pip。 怎么作？若是你已经安装了 Python，那么 pip 已经安装好了。要升级到最新的版本，请参照下面的代码：

 

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

 

一旦 pip 安装完毕，你能够继续安装 Jupyter：

 

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

 

 

你能够在这里（地址：https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html）查看官方的 Jupyter 安装文档。

 

 

▌开始！

 

如今咱们已经了解了 Notebooks 是什么，以及如何在本身的机器上安装和设置 Notebooks。是时候开始动动手了！

 

要运行 Jupyter Notebooks，只需输入如下命令就可开始使用！

 

jupyter notebook

如图：

 

 

 

执行上面命令以后， Jupyter Notebook 将在你的默认浏览器中打开，网址为：http://localhost:8888/tree

 

在某些状况下，它可能没法自动打开。这种状况下，你的终端或者命令提示符中将会生成一个带有令牌密钥（ token key ）的网址。要打开 Notebook，你须要将整个 URL（包括令牌密钥）复制粘贴到浏览器中。

 

Notebook 打开后，你会在顶部看到三个选项卡：Files（文件），Running（运行）和 Clusters（集群）。Files 基本上列出了全部的文件，Running 显示你当前已经打开的终端和Notebooks，Clusters 由 IPython parallel 包提供，用于并行计算。

 

要打开一个新的 Jupyter Notebook，请单击页面右侧的“New”选项卡。在这里，你有四个选项可供选择：

 

⦁ Python 3

⦁ Text File (文本文件)

⦁ Folder (文件夹)

⦁ Terminal (终端)

 

在 "Text File" 选项中，你会获得一个空白的文档。输入你喜欢的任何字母，单词和数字。它基本上是一个文本编辑器（相似于 Ubuntu 上的应用程序）。你也能够选择一种语言（支持很是多的语言），而后用该语言来写一个脚本。你还能够查找和替换文件中的单词。

 

在 "Folder" 选项中， 顾名思义它的功能就是建立文件夹。你能够建立一个新文件夹来放入文件，从新命名或者删除它。

 

"Terminal" 的工做方式与你的 Mac 电脑或 Linux 电脑上的终端彻底相同（或者 Windows 上的 cmd ）。它在你的Web浏览器中支持终端会话。在这个终端中输入 python ，瞧！如今你已经能够开始写 python 脚本了。

 

但在本文中，咱们将重点介绍 Notebooks，所以咱们将从“New”选项中选择 "Python 3" 选项。你会看到以下的截图：

 

 

而后，你能够导入最多见的 Python 库——pandas 和 numpy——来开始你的项目。代码上方的菜单栏提供了操做单元格的各类选项：insert (添加)，edit (编辑)，cut (剪切)，move cell up/down (上下移动单元格)，run cells(在单元格中运行代码)，interupt (中止代码)，save (保存工做)，以及 restart (从新启动内核)。

 

 

在下拉菜单中（如上所示），你有四个选项：

 

• Code - 这是你输入代码的地方

• Markdown - 这是你输入文本的地方。你能够在运行代码后添加结论，添加注释等。

• Raw NBConvert - 这是一个命令行工具，可将你的笔记本转换为另外一种格式（如 HTML）

• Heading - 你能够将标题添加到单独的小节并使你的 Notebook 看起来干净整洁。这个选项如今已经集成到 Markdown 选项中。添加一个“##”，以确保在你以后输入的内容将被视为标题

 

 

▌使用 Magic Functions

 

开发人员已经插入了预约义的 magic functions，使你的工做更方便和更具交互性。你能够运行如下命令来查看这些函数的列表（注意：一般不须要输入“％”，由于一般 Automagic 是默认打开的）：

 

%lsmagic

 

 

你会看到许多选项，你甚至可能认识其中的 ％clear， ％autosave， ％debug 和 ％mkdir 等函数。magic command 有两种运行方式：

 

• 逐行运行（ Line-wise ）

• 逐块运行（ Cell-wise ）

 

顾名思义， Line-wise 是当你想要执行一个单行命令的时候使用，而 Cell-wise 是你想要执行的命令不只仅是一行，而是整个单元格中的整个代码块时使用。

 

在逐行运行模式中，全部给定的命令都必须以 ％ 字符开始，而在逐块运行模式下，全部命令都必须以 %% 开头。让咱们看看下面的例子来更好的理解：

 

逐行模式：

 

%time a = range(10)

 

 

逐块模式：

 

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

 

 

我建议你运行这些命令，看看其中的区别！

 

 

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

 

Notebooks 的魔术并不止于此。你甚至能够在 Notebooks 中使用其余语言，如 R，Julia，JavaScrip t等。我我的喜欢 R 中的 ggplot2 软件包，所以使用 Notebooks 来进行探索性数据分析很是方便。

 

要在 Jupyter 中启用 R，你须要 GitHub上提供的 IRKernel（ R 的专用内核）。这里有一份详细的指南（地址：https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512），总共须要八个步骤，还有截图来引导你一步一步进行操做。

 

若是你是 Julia 用户，你也能够在 Jupyter Notebooks 中使用它！查看这篇详尽的文章（地址：地址：https://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-run-r-on-jupyter-ipython-notebooks/5512），它重点介绍了 Julia 用户如何学习数据科学，并包括了一章节介绍如何在 Jupyter 环境中使用 Julia。

 

若是你更喜欢使用 JavaScript，我推荐使用 IJavascript 内核。查看这个 GitHub 库（地址：https://github.com/n-riesco/ijavascript），它会引导你在不一样操做系统上安装此内核。 请注意，你须要先安装 Node.js 和 npm 才能使用它。

 

 

▌Jupyter Notebooks 中的交互式命令板

 

在开始添加小插件（widget）以前，你须要导入 widgets 包：

 

from ipywidgets import widgets

 

 

 

小插件的基本类型是典型的文本输入框和按钮。请参阅如下来自Dominodatalab 的示例，了解一下交互式小插件是怎么使用的：

 

 

你能够在这里（地址：https://blog.dominodatalab.com/interactive-dashboards-in-jupyter/）查看详尽的开发指南。

 

 

▌键盘快捷键——节省时间并提升效率！

 

快捷键是 Jupyter Notebooks 最好用的功能之一。当你想运行任何代码块时，你只须要按下Ctrl + Enter 便可。Jupyter Notebooks 提供的键盘快捷键很是多，为咱们节省了大量时间。

 

如下是咱们挑选的一些快捷键，你在开始使用 Notebooks 时会常常用到这些快捷键。我强烈建议你阅读这些内容的时候一个一个地尝试一下这些快捷键。

 

Jupyter Notebook 提供了两种不一样的键盘输入模式 - 命令和编辑。命令模式将键盘与 Notebook 命令绑定，并由具备蓝色左边距的带有灰色单元格边框来表示。编辑模式容许你将文本（或代码）输入活动单元格，并以绿色单元格边框表示。

 

使用 Esc 和 Enter 在命令和编辑模式之间跳转。如今就试试吧！

 

一旦进入命令模式（即没有活动单元格），就能够尝试如下快捷键：

 

• A 键将在选中单元格上方插入新单元格，B 键将在选中单元格下方插入一个单元格

• 要删除单元格，请连续按两次 D 键

• 要撤消已删除的单元格，请按 Z 键

• Y 键将当前的选中单元格变成代码单元格

• 按住 Shift + 向上或向下箭头键能够选择多个单元格。在多选模式下，按 Shift + M 会合并选中的单元格

• F 键会弹出 “查找和替换” 菜单

 

处于编辑模式时（在命令模式下按 Enter 键进入编辑模式），你会发现如下快捷键很是好用：

 

• Ctrl + Home 转到单元格的开头

• Ctrl + S 会保存你的工做

• 和上面提过的同样，Ctrl + Enter 将运行你的整个单元格

• Alt + Enter 不只会运行你的单元格，它还会在下方添加一个新的单元格

• Ctrl + Shift + F 打开命令选项板

 

要查看整个键盘快捷键列表，请在命令模式下按 H 或转到 Help 菜单栏下的 Keyboard shortcuts。请常常检查这些内容，由于常常会有新的快捷键被加进来。

 

 

▌有用的 Jupyter Notebooks 扩展

 

扩展能够有效提升你的 Jupyter Notebooks 的生产力。安装和使用扩展的最佳工具之一是 Nbextensions。它须要两个简单的步骤来安装（也有其余方法，但我发现这是最方便的）：

 

第1步：用 pip 来安装它：

 

pip install jupyter_contrib_nbextensions

 

 

第2步：安装关联的 JavaScript 和 CSS 文件：

 

jupyter contrib nbextension install --user

 

 

 

 

完成此操做后，你会在 Jupyter Notebook 主页顶部看到一个 Nbextensions 选项卡。这里面有不少很是棒的扩展供你使用。

 

 

要启用一个扩展，只需点击它来激活。我在下面提到了4个我认为最有用的扩展：

 

• Code prettify：从新格式化和美化代码块的内容。

• Printview：这个扩展添加了一个工具栏按钮来调用当前 Notebook 的 jupyter nbconvert，并可选择在新的浏览器标签中显示转换后的文件。

• Scratchpad：这个扩展增长一个便捷单元格，它可让你运行你的代码而没必要修改你的 Notebook。这是一个很是方便的扩展，特别是当你想要测试你的代码，但不想在你的活动Notebook上作这件事。

• Table of Contents (2)：这个扩展能够收集你的 Notebook 中的全部标题，并将它们显示在一个浮动窗口中。

 

这些只是你可使用的其中一些扩展。我强烈建议查看整个扩展列表并对它们进行测试。

 

 

▌保存和共享你的 Notebook

 

这是 Jupyter Notebook 中最重要和最棒的功能之一。当我须要写博客文章，但个人代码和注释都保存在 Jupyter 文件中时，我须要先将它们转换为另外一种格式。请记住，这些 Notebooks 采用 json 格式，在共享它时这并非颇有帮助。我没法在电子邮件或博客上发布不一样的单元格或代码块，对吧？

 

进入 Files 菜单，你会看到一个 Download As 选项：

 

 

你能够将你的 Notebook 保存为 7 个选项中的任何一个。最经常使用的是 .ipynb 文件，这样其余人就能够在本身的机器上复制代码；或者保存为 .html 文件， 这样会打开一个网页（当你想要保存嵌入在 Notebook 中的图像时，这会派上用场）。

 

你也可使用 nbconvert 选项手动将你的 Notebook 转换为不一样的格式，如 HTML 或 PDF。

 

你还可使用 jupyterhub，它容许你在其服务器上托管 Notebooks 并与多个用户共享。许多顶尖的研究项目都使用这个功能用于协做。

 

 

▌JupyterLab

 

JupyterLab 于今年 2 月推出，它容许以更灵活和更强大的方式处理项目，但使用的是和 Jupyter Notebooks 相同的组件。JupyterLab 环境与 Jupyter Notebooks 彻底相同，但用户会有更高效的体验。

 

 

在 JupyterLab 中，你只需一个窗口便可安排 Notebook 的工做区域、终端、文本文件和输出！你要作的仅仅是将单元格拖放到你想要的位置。你还能够经过实时预览功能来编辑经常使用文件格式，如 Markdown、CSV 和 JSON，以便在实际文件中实时查看所发生的变化。

 

若是你想在你的机器上试用它，你能够在这里查看安装说明（地址：http://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html）。 开发人员的目标是  JupyterLab 最终能够取代 Jupyter Notebooks。可是，要作到这一点还要花点时间。

 

 

▌最佳实践

 

虽然单独工做可能颇有趣， 但大多数时候你会发现本身是在一个团队中工做。在这种状况下，遵循指导方针和最佳实践很是重要，这样能够确保你的代码和 Jupyter Notebooks 被正确标注，以便与你的团队成员保持一致。下面我列出了一些最佳实践指南，你在 Jupyter Notebooks 上工做时必定要遵循如下指南：

 

• 对于任何程序员来讲最重要的事情之一：始终确保为代码添加合适的注释！

• 确保你有代码所需的文档。

• 考虑一个命名方案，并坚持在全部代码中使用以确保一致性。这样其余人更容易读懂你的代码。

• 不管你须要什么库，在 Notebooks 开始时导入它们（并在它们旁边添加注释，说明导入它们的目的）。

• 确保代码中行与行之间有适当间隔，不要把循环和函数放在同一行中。

• 有时候你会发现你的文件变得很是繁重。看看有没有方法隐藏你认为对于之后参考不过重要的代码。 Notebooks 看起来整洁干净， 让人赏心悦目也很是重要。

• Matplotlib 能够很漂亮整洁地展现你的 Notebook，看看怎么使用它！

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

 

另外一个提示！ 当你想建立演示文稿时，首先想到的工具是 PowerPoint 和 Google Slides。其实你的 Jupyter Notebooks 也能够建立幻灯片！还记得我说它超级灵活吗？ 我一点都没有夸大。

 

要将你的 Notebooks 转换为幻灯片，请转到  View -> Cell Toolbar，而后单击 Slideshow。看！如今，每一个代码块都在右侧显示一个 Slide Type 的下拉选项。它提供了如下 5 个选项：

 

 

好好试一试每个选项以更好地理解它，它会改变你呈现你的代码的方式！

 

 

▌结语

 

请注意，这篇文章并无详尽列出 Jupyter Notebooks 提供的全部功能。还有更多的功能等着你在使用中挖掘。和其余不少事情同样，关键在于实践。

 

最后分享一个 GitHub 库（地址：https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks），里面有不少有用的内容。