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Jupyter Notebook 的使用

Jupyter Notebook 是一個互動式的開發環境,可以讓使用者在瀏覽器中建立和共享文件,其中包含程式碼、方程式、視覺化圖表和解釋性文字。它可以用於資料清理和轉換、數值模擬、統計建模、資料視覺化、機器學習等多種資料科學領域的任務。

在本篇文章中,我們將詳細介紹 Jupyter Notebook 的使用說明,包括如何安裝和配置 Jupyter Notebook、如何建立和執行 Notebook、如何分享 Notebook 以及如何使用 Notebook 進行資料分析等。

安裝和配置 Jupyter Notebook#

在開始使用 Jupyter Notebook 之前,需要先安裝它。Jupyter Notebook 可以通過 conda 或 pip 安裝,具體步驟如下:

  1. 打開終端(Windows 使用者可以打開 Anaconda Prompt)。
  2. 輸入以下命令:conda install jupyterpip install jupyter
  3. 等待安裝完成。

安裝完成後,可以通過以下命令啟動 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

如果一切正常,會自動打開一個瀏覽器視窗,並顯示 Jupyter Notebook 的主頁面。如果沒有自動打開瀏覽器視窗,可以手動在瀏覽器中輸入http://localhost:8888/tree來打開主頁面。

在使用 Jupyter Notebook 之前,還需要配置一些參數。可以通過以下命令打開配置文件:

jupyter notebook --generate-config

然後,在配置文件中添加以下內容:

c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888

這些參數的作用分別是:

  • c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0':允許從任何 IP 地址訪問 Notebook。
  • c.NotebookApp.open_browser = False:啟動 Notebook 時不自動打開瀏覽器視窗。
  • c.NotebookApp.port = 8888:指定 Notebook 的端口號為 8888。

建立和執行 Notebook#

在 Jupyter Notebook 的主頁面中,可以看到當前目錄下的所有文件和文件夾。要建立一個新的 Notebook,可以點擊右上角的 “New” 按鈕,然後選擇 “Python 3”(如果安裝了其他語言的內核,則可以選擇其他語言)。

建立 Notebook 後,可以在其中輸入程式碼、方程式、文字等內容。要執行程式碼,可以點擊工具欄中的 “Run” 按鈕或按下 “Shift+Enter” 鍵。執行結果會顯示在程式碼塊下方。

在 Notebook 中還可以使用 Markdown 語法編寫文字,並插入圖片、超鏈接等內容。要切換到 Markdown 模式,可以在程式碼塊左側的下拉菜單中選擇 “Markdown”。

分享 Notebook#

Jupyter Notebook 支持多種方式分享 Notebook,包括:

  • 匯出為 HTML、PDF 等格式。
  • 上傳到 GitHub 或其他程式碼托管平台。
  • 使用 nbviewer 在線查看。

要匯出 Notebook 為 HTML 或 PDF 格式,可以在選單欄中選擇 “File”->“Download as”->“HTML/PDF”。

要上傳 Notebook 到 GitHub 或其他程式碼托管平台,可以將 Notebook 儲存為.ipynb 格式,並將其上傳到相應倉庫中。

要使用 nbviewer 在線查看 Notebook,可以將 Notebook 的 URL 複製到 nbviewer 的主頁中,並點擊 “Go” 按鈕。

使用 Notebook 進行資料分析#

Jupyter Notebook 是一個強大的工具,可以用於各種資料分析任務。以下是一些常用的資料分析庫和工具:

  • NumPy:用於數值計算和陣列操作。
  • Pandas:用於資料清理、轉換和分析。
  • Matplotlib:用於資料視覺化。
  • Scikit-learn:用於機器學習。

要使用這些庫和工具,需要先安裝它們。可以通過以下命令使用 conda 或 pip 安裝:

conda install numpy pandas matplotlib scikit-learn

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

安裝完成後,在 Notebook 中匯入這些庫即可開始資料分析任務。

例如,以下程式碼演示了如何使用 Pandas 讀取 CSV 文件並進行簡單的資料分析:

import pandas as pd

# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 顯示前5行資料
print(df.head())

# 顯示資料統計資訊
print(df.describe())

這段程式碼首先匯入了 Pandas 庫,並使用pd.read_csv()函式讀取名為data.csv的 CSV 文件。然後,使用df.head()函式顯示前 5 行資料,並使用df.describe()函式顯示資料統計資訊。

總結#

Jupyter Notebook 是一個非常強大的工具,可以用於各種資料科學任務。本文介紹了 Jupyter Notebook 的安裝和配置、建立和執行 Notebook、分享 Notebook 以及使用 Notebook 進行資料分析等方面的內容。希望本文能對您有所幫助。

PS#

第一次接觸 Jupyter Notebook 的時候,就想把公司的 ETL 腳本改成 Jupyter Notebook 的。一直也沒弄。:(

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