对于机器学习和数据科学的入门者来说，“有什么好用的IDE/环境/工具？”是他们提出的最常见的问题之一。这确实也是个不怎么好回答的问题，因为它没有具体选项——从面向特定语言的IDE(如R Studio、PyCharm)到Sublime Text、Atom等编辑器——它们都很优秀，所以如果你有选择恐惧症，你最好读读论智的这篇文章，从Jupyter Notebook开始学起。


如果每个数据科学家都应该使用或必须使用一种工具，毫无疑问，它就是Jupyter Notebook(曾用名iPython Notebook)。Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，它功能强大，支持40多种编程语言，可共享，并提供在同一环境中构建可视化应用的服务。

数据科学家可以在上面创建和共享自己的文档，从实现代码到全面报告，Jupyter Notebook大大简化了开发者的工作流程，帮助他们实现更高的生产力和更简单的多人协作。也正是因为如此，它一直以来都是数据科学家们最喜欢的工具之一。

本文将全面介绍笔记本的安装、操作方法，并深入探讨它的特性和优势。当你读完全文后，我们希望你能找到用Jupyter Notebook帮助自己实现机器学习项目的灵感。

1. 什么是Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，旨在方便开发者创建和共享代码文档。

它提供了一个环境，用户可以在里面写代码、运行代码、查看结果，并在其中可视化数据。鉴于这些优点，Jupyter Notebook成了数据科学家眼里的一款人见人爱的工具，它能帮助他们便捷地执行各种端到端任务，如数据清洗、统计建模、构建/训练机器学习模型等。

而对于初学者，Jupyter Notebook也独具魅力。它的一个特色是允许把代码写入独立的cell中，然后单独执行。这样做意味着用户可以在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码。虽然其他的IDE环境(如RStudio)也提供了这种功能，但就个人使用情况来看，Jupyter Notebook的单元结构是设计的最好的。

这个笔记本的优势还体现在灵活性和交互性上。Jupyter Notebook支持的编程语言数量高达40余种，除了最基础的Python，它还允许用户在上面运行R语言和SQL等语言。由于它比IDE平台更具交互性，用户也更乐于在各种教程中用它展示代码。

2. 如何安装Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook原来也叫iPython Notebook，顾名思义，它和Python关系紧密。如果要在PC上安装笔记本，首先你要确保自己已经安装了Python(2.7/3.3或更高)，这是必备条件。

Anaconda

官方在文档中强烈建议新用户用Anaconda打包安装Python和Anaconda——所谓懒人方法，小白必备。其实除了提到的两个工具，Anaconda还包含数据科学和机器学习中经常需要用到的各种软件包，只需下载、解压、安装，所有工具就都一步到位了。


pip

如果你很欣赏自己，或者因为某些因素就是不想用Anaconda，你也可以用pip。当然首先，你得确保自己的机器上有pip的最新版本。

#Linux和OSX

pip install -U pip setuptools

#Windows

python -m pip install -U pip setuptools

然后，安装Jupyter Notebook：

#Python2用户看这里

pip install jupyter

#Python3用户不要跑

pip3 install jupyter

如果还是有疑问，请看官方文档(英)、官方文档翻译(中)。

3. 入门

安装完成后，如果要运行Jupyter Notebook，你只需在控制台输入以下命令：

jupyter notebook

你会看到笔记本打开了你的默认浏览器，网址为http:// localhost:8888/tree。

一般情况下，当你输入命令行后，控制台会出现一行“The Jupyter Notebook is running at……”，如果浏览器因为某些原因无法打开，你就需要复制这个URL，手动打开相应网址。

当笔记本打开后，它的顶部有Files、Running和Clusters三个选项。其中Files中列出了所有文件，Running显示了你已经打开的终端和笔记本，Clusters则是IPython parallel提供的。

如果你想新建一个笔记本，单击面板右侧的“New”，它会跳出4个选项：

Python 3

Text File

Folder

Terminal

选择Text File后，你会得到一个空白的页面。它相当于一个文本编辑器(类似于Ubuntu上的应用程序)，你可以在上面输入任何字母、单词和数字，所以选择好编程语言后，你是可以在上面写脚本的。此外，它还提供查找和替换文件中的单词的功能。

选择Folder后，你其实是在编辑文件夹列表。你可以创建一个新文件夹，把所需文档放进里面，或者修改它的名称、直接把它删除。

而Terminal的工作方式和Mac、Linux计算机上的Terminal一样，都是在Web浏览器中创建终端支持。只需在终端输入Python，一个Python脚本就写好了。

由于本文重点介绍的是笔记本，下面我们会重点展示新建“Python 3”后的结果：


导入最常见的Python库来启动笔记本，如pandas和numpy。在代码上方的菜单中，那些图标依次表示添加、编辑、剪切、向上移动cell、向下移动cell、运行代码、停止运行和撤销。


这个下拉的列表提供了四个选项：

Code：这个不言自明，就是你写代码的地方；

Markdown：非常常见的轻量级标记语言，用来为代码添加注释和结论；

Raw NBConvert：一个命令行工具，可以把你的笔记本转换成另一种格式，如HTML；

Heading：添加标题，使你的文档看起来更干净整洁，它现在已经变成Markdown里的一个语法，用两个#表示。

4. Jupyter Notebook的魔术命令

作为iPython的继承者，开发人员已经在Jupyter Notebook中加入预定义的魔术命令(magic function)。这是一种增加便捷性和互动性的工具，如果要查看命令列表，你可以输入(注：通常不需要“%”)：

%lsmagic

当看到那一串函数列表时，也许你能从中认出几张老面孔，如%clear、%autosave、%debug和％mkdir。只要你以前写过代码，这些函数就几乎是不可避免的。

在Jupyter Notebook中，魔术命令有两种运行方式，一是Line-wise，而是Cell-wise。顾名思义，Line-wise就是当你想执行一个命令行的时候需要用到的，而Cell-wise面向的就不单单是一行了，它作用的是整个cell的代码块。

为了区分两种运行方式，如果是Line-wise，所有命令必须以%字符打头；如果是Cell-wise，则用%%。

Line-wise：

%time a = range(10)

Cell-wise：

%%timeit a = range (10)

min(a)

以上只是两个最简单的示例，你可以试着自己运行这些命令，看看其中有什么区别。

5. 不仅限于Python

之前也提到了，Jupyter Notebook的成功离不开它的灵活性，虽然Python在数据科学和机器学习中都占局主导地位，但对于数据分析任务，其他语言也有各种各样的特色和优势，比如R语言的'ggplot2'软件包就非常好用。在这一点上，Jupyter Notebook的态度是开放的。

如果想在Jupyter Notebook中启用R，你需要先去GitHub上下载'IRKernel'(R的专用kernel)，然后按以下8个步骤依次执行(附图解地址)：

步骤一：用Anaconda安装Jupyter Notebook；

步骤二：完成下载后，打开Anaconda命令提示符；

步骤三：输入ipython notebook新建ipython笔记本

步骤四：用conda update ipython-notebook这个命令行更新笔记本；

步骤五：输入conda install -c r ipython-notebook r-irkernel安装IRkernel；

步骤六：用R.exe打开R；

步骤七：输入install.packages(c('rzmq','repr','IRkernel','IRdisplay'), repos = 'http://irkernel.github.io/', type = 'source')安装必要软件包；

步骤八：输入IRkernel::installspec()后再输入quit()，完成操作。

如果是Julia用户，你也可以在Jupyter Notebook中“畅所欲言”。考虑到篇幅因素，有需要的读者请前往www.analyticsvidhya.com/blog/2017/10/comprehensive-tutorial-learn-data-science-julia-from-scratch/查看图文攻略。

和R语言一样，JavaScript用户也需要去Github先下载‘IJavascript’ kernel：github.com/n-riesco/ijavascript。文档里已经明确写出了安装kernel所需的步骤，但要注意的是，记得先装Node.js和npm，这是大前提！

6. Jupyter Notebook的交互式控制面板

在添加小部件前，你需要先导入小部件包：

from ipywidgets import widgets

小部件的基本类型是典型的基于输入和按钮的文本输入。你可以参考下面这幅动图，了解交互式小部件的外观：