In [1]: %matplotlib import pandas df.head() %%timeit plt.show() Out [3]: .ipynb
Interactive Computing

Jupyter Notebook
实战指南

从安装启动到数据可视化与导出分享,系统掌握数据科学家最爱的交互式编程环境

Python 3 IPython Kernel Markdown + LaTeX Magic Commands matplotlib / pandas nbconvert
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课程目录

从零开始,系统学习 Jupyter Notebook 的每一个核心功能

Chapter 01
认识 Jupyter Notebook
什么是 Jupyter、核心用途、.ipynb 格式解析、与普通 Python 脚本的区别
概念.ipynbIPython
Chapter 02
安装与启动
pip 安装、conda 环境、启动服务器、配置端口与工作目录、JupyterLab 对比
pip installcondajupyter notebook
Chapter 03
主页与文件浏览器
Home 页面详解、文件浏览器操作、新建/重命名/删除 Notebook、Running 标签
界面文件管理Running
Chapter 04
Notebook 界面解析
菜单栏、工具栏、单元格区域、Kernel 状态、编辑模式 vs 命令模式
工具栏Kernel编辑模式
Chapter 05
单元格:Code、Markdown、Raw
三种单元格类型详解、切换方法、执行顺序与 In/Out 编号、单元格操作
Code CellMarkdown Cell执行顺序
Chapter 06
Markdown 与数学公式
Markdown 语法速查、标题/列表/代码/表格、LaTeX 行内公式与独立公式
MarkdownLaTeXMathJax
Chapter 07
魔法命令(Magic Commands)
行魔法 % 与单元格魔法 %%、%timeit 性能测试、%run、%matplotlib、%%writefile
%timeit%matplotlib%%writefile
Chapter 08
数据可视化
matplotlib 内联图表、Seaborn 统计图、pandas DataFrame 富显示、ipywidgets 交互
matplotlibseabornipywidgets
Chapter 09
快捷键与高效操作
命令模式与编辑模式快捷键、批量操作、自动补全、查看文档、Cell 折叠
快捷键Tab 补全Shift+Enter
Chapter 10
导出、分享与 JupyterLab
nbconvert 导出 HTML/PDF/Python、GitHub 渲染、nbviewer、JupyterLab 进阶介绍
nbconvertGitHubJupyterLab