Jupyter 实验室 - Python

Jupyter 实验室是一种基于 Web 的交互式计算平台，常被用于数据分析、可视化和机器学习等领域。

什么是 Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook 是 Jupyter 实验室最常用的工具之一，它是一个互动式的 notebook 环境，允许用户在浏览器中编写和包含可执行代码、数学公式、可视化和文字说明的文档。

安装和使用 Jupyter Notebook

安装 Jupyter Notebook 非常简单，只需要使用以下命令：

pip install jupyter

在安装完成后，运行以下命令即可启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

接下来，您会看到一个浏览器窗口，这是 Jupyter Notebook 的主界面。

编写 Python 代码

Jupyter Notebook 的核心功能是可以在文档中编写并执行 Python 代码。通过点击 Jupyter Notebook 主界面上的“New”按钮，您可以创建一个新的 Notebook，然后在 Notebook 中输入以下代码：

print("Hello, Jupyter!")

然后按 shift + Enter 键，即可执行代码，并在下方输出结果。

魔术命令

Jupyter Notebook 提供了一些特殊的命令，称之为“魔术命令”，可以帮助您更好地管理和控制 Notebook。以下是一些最常用的魔术命令：

• %lsmagic：列出所有可用的魔术命令。
• %run filename：运行外部 Python 脚本。
• %load filename：将外部 Python 脚本加载到 Notebook 中。
• %timeit statement：计算代码执行时间。

数据分析和可视化

Jupyter Notebook 是数据分析和可视化的绝佳工具，常用的数据分析库如 NumPy 和 Pandas 都可以轻松集成到 Notebook 中。同时，matplotlib 和 Seaborn 可以帮助您更好地可视化数据。以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 生成一组随机数据，并绘制散点图
np.random.seed(42)
x = np.random.randn(100)
y = 2*x + np.random.randn(100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

机器学习

Jupyter Notebook 也是机器学习实验的理想选择。众多机器学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，都支持在 Notebook 中进行开发和测试。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 准备训练数据和测试数据
X = data.drop("y", axis=1)
y = data["y"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("Linear Regression R2 Score:", score)

结论

Jupyter 实验室是一个功能强大的平台，可以帮助您更轻松地进行数据分析、机器学习和可视化等工作。我们鼓励您对 Jupyter Notebook 进行更深入的学习和探索。