Se sei un aspirante scienziato dei dati che lavora con Python o R, devi sapere come usare Jupyter Notebook. È un IDE open source e basato su server per la manipolazione dei dati, la condivisione di codice live e la gestione del flusso di lavoro di data science.
Diamo un'occhiata a come puoi installare e utilizzare Jupyter Notebook sul tuo computer locale.
Quando installi Jupyter Notebook in un ambiente virtuale tramite il comando pip install , puoi eseguirlo come pacchetto o modulo indipendente in uno spazio virtuale.
Per usare questo metodo, devi avere Python installato sulla tua macchina. Altrimenti, vai al sito Web python.org per scaricare e installare l'ultima versione di Python. Tuttavia, se sei un utente Mac o Linux, probabilmente hai già installato Python per impostazione predefinita.
Se sei un utente Windows, assicurati di aggiungere Python al percorso di Windows dopo averlo installato per renderlo eseguibile dalla riga di comando.
Una volta soddisfatte le condizioni di cui sopra, apri il prompt dei comandi nella posizione prescelta.
Quindi, crea e attiva un ambiente virtuale Python se non lo hai già fatto.
Mentre sei in quell'ambiente virtuale, esegui il comando pip install notebook per installare Jupyter Notebook.
Quindi, esegui jupyter notebook per avviare il server Jupyter Notebook nel browser predefinito.
La distribuzione Anaconda è un gestore IDE che ti consente di installare Jupyter Notebook all'interno di un ambiente virtuale conda .
Puoi anche evitare i tecnicismi della riga di comando quando usi la distribuzione Anaconda. Ti consente di creare e attivare il tuo ambiente virtuale e installare Jupyter Notebook tramite il suo Anaconda Navigator in pochi clic.
Per utilizzare questa opzione, è necessario scaricare e installare l'ultima versione compatibile della distribuzione Anaconda .
Una volta installato Anaconda sulla tua macchina, avvia il suo Anaconda Navigator. Per avviarlo su Windows, puoi aprire la barra di ricerca di Windows e cercare Anaconda. Quindi fare clic su Anaconda Navigator nel menu dei risultati di ricerca per aprirlo.
Sebbene l'ambiente del percorso di base di Anaconda Navigator abbia Jupyter Notebook preinstallato, è necessario installarne uno nuovo ogni volta che si crea un ambiente con esso.
Puoi creare un ambiente conda e installarci Jupyter Notebook tramite CMD o Anaconda Navigator.
Per utilizzare l'opzione Anaconda Navigator, nella barra laterale dell'app, clicca su Ambienti .
Quindi, guarda nell'angolo in basso a sinistra dell'app e fai clic su Crea .
Inserisci un nome preferito per il tuo ambiente virtuale nel campo Nome . Quindi seleziona la lingua scelta e fai clic su Crea per creare un ambiente virtuale conda .
Una volta creato con successo un ambiente, selezionalo e vai su Home . Nel menu Home , individua Jupyter Notebook e fai clic su Installa per installarlo in quell'ambiente.
Fare clic su Avvia una volta completata l'installazione.
Facoltativamente, dopo aver installato Jupyter Notebook tramite Anaconda Navigator, è possibile aprire un terminale o un prompt dei comandi e utilizzare il comandoactivate env_name per attivare l' ambiente virtuale conda appena creato.
Sostituisci env_name con il nome dell'ambiente appena creato tramite Anaconda Navigator. Tuttavia, per utilizzare questo metodo su Windows, assicurati di aggiungere Anaconda al percorso di Windows.
In alternativa, se desideri evitare del tutto l'opzione Anaconda Navigator, puoi creare un ambiente conda e installarci Jupyter Notebook solo tramite il terminale.
Per farlo, apri il tuo terminale ed esegui il comando conda create --name env_name . Se sei un utente Windows, puoi usare conda.bat create --name env_name .
Usa il comando pip install notebook per installare Jupyter Notebook in quell'ambiente. Sostituisci env_name con il tuo nome preferito.
Successivamente, avvia Jupyter Notebook eseguendo il comando jupyter notebook .
Correlati: comandi CMD di Windows che dovresti sapere
NB: si consiglia di avviare Jupyter Notebook tramite la riga di comando. In questo modo, puoi creare una cartella separata per il tuo progetto e creare un ambiente virtuale nella posizione della cartella, nonché avviare Jupyter Notebook nella stessa directory.
Ora che hai installato Jupyter Notebook. Diamo un'occhiata ad alcuni dei modi in cui puoi usarlo.
L'avvio di Jupyter Notebook ti porta alla sua homepage, dove puoi gestire i tuoi file.
NB: in genere, quando si apre Jupyter Notebook in una directory vuota tramite CMD, anche la homepage eredita quella directory vuota. Altrimenti, tutti i file nella directory principale si riflettono sulla homepage di Jupyter Notebook.
Potresti voler lavorare con un file esterno come un documento Excel. Puoi importarlo nella directory di Jupyter Notebook se non è già presente.
Per importare un file in Jupyter Notebook, guarda nell'angolo in alto a destra dell'app e fai clic su Carica per cercare un file nel tuo PC.
Successivamente, una volta caricato il file, fai clic sull'opzione Carica che appare accanto al file per aggiungerlo alla directory della cartella principale.
Ogni notebook che apri esegue il tuo codice su file con estensione .ipynb . Per aprire un blocco note o un kernel, fare clic su Nuovo . Quindi seleziona Python 3 .
Per salvare il taccuino appena aperto con un nuovo nome, fare clic su File .
Quindi, seleziona l' opzione Salva come e assegna al tuo taccuino un nome preferito.
Per spegnere un notebook in esecuzione, vai alla home page e seleziona Running . Carica un elenco di kernel attualmente in esecuzione.
Fare clic su Spegnimento accanto a qualsiasi blocco appunti che si desidera chiudere per disattivarlo.
Mentre sei nel kernel del notebook Jupyter, puoi scrivere il tuo codice nelle celle. Per aggiungere una nuova cella, fare clic su Inserisci . Quindi seleziona la tua opzione preferita.
In alternativa, puoi utilizzare le scorciatoie da tastiera per aggiungere nuove celle. Per aggiungere una nuova cella sopra una esistente, fai clic su di essa, quindi premi il tasto A sulla tastiera.
Per aggiungere una cella in basso, ripeti la procedura sopra, ma questa volta premi il tasto B sulla tastiera.
Per spostare una cella in alto o in basso, tocca la cella di destinazione. Quindi, fai clic sulla freccia su o giù nella parte superiore del kernel.
Per eseguire una riga o un blocco di codice, fare clic sull'opzione Esegui nella parte superiore del kernel.
Per eseguire un codice con la scorciatoia da tastiera, premi Ctrl + Invio sulla tastiera.
Puoi anche caricare un set di dati nel kernel. Diamo un'occhiata al codice di esempio di seguito per la lettura di un file Excel con Python:
import pandas as pd data=pd.read_excel(r"raw_data.xlsx") data.head(10)
Tieni presente che una volta importato o incollato il set di dati nella directory di lavoro, puoi caricare il file Excel senza richiamare il suo percorso completo. Premi Ctrl + Invio per eseguire il codice sopra.
Il codice sopra restituisce questo output:
Puoi utilizzare la proprietà markdown per scrivere espressioni matematiche e testo normale. Per iniziare con la proprietà markdown di Jupyter Notebook, devi padroneggiare alcune regole e sintassi di base.
Dai un'occhiata ad alcune delle regole di seguito:
Per vedere come funzionano in pratica queste regole, copia il codice markdown di seguito e incollalo in una cella nel kernel.
$\beta_0{^4} \cap \hat 6 \sum \limits \partial 5_{2}$
Quindi, tocca la cella contenente il codice, quindi guarda nella parte superiore del kernel e fai clic sul menu a discesa Codice .
Seleziona Markdown dall'elenco. Quindi esegui il codice di markdown.
In alternativa, puoi premere il tasto M sulla tastiera per cambiare la cella selezionata in markdown. Premi il tasto Y per tornare alla modalità Codice .
Tuttavia, per ottenere una migliore presa della proprietà markdown , puoi consultare i documenti Jupyter Notebook Markdown Cells .
Jupyter Notebook ti consente di eseguire e condividere codice di data science in tempo reale tramite un server locale o remoto. Con la sua proprietà markdown, puoi anche condividere espressioni matematiche e testi scritti con altre persone.
Oltre a scrivere codice con esso, Jupyter Notebook è una piattaforma produttiva ed educativa per tutor e studenti per eseguire in modo collaborativo parti di progetti di data science o machine learning.
Tuttavia, questo strumento offre molte altre funzionalità. Quelli di cui abbiamo discusso qui dovrebbero iniziare.
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