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（超详细）Jupyter Notebook入门教程

admin 阅读： 2024-03-22

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Jupyter Notebook入门教程

0. 前言

Jupyter Notebook是一款创建和分享计算文档的网络应用程序。它提供了一种简单、流线型、以文档为中心的体验。由于它可以同时显示丰富的文本和运行代码，并且其内置丰富的交互式控件，能够极大地丰富了可视化功能，给使用者非常直观地体验，因此它非常适合作为个人笔记工具和教学工具。

Jupyter官方网址

IPython官方网址

配套notebook文件下载，下载解压notebook.zip文件，在notebook目录下打开jupyter notebook。

1. 安装与配置

1.1 安装Anaconda或者Miniconda

Anaconda官网

Miniconda官网

建议下载Miniconda

1.2 安装Jupyter

打开Anaconda或者Miniconda的命令提示窗口，创建新的虚拟环境
- # 将env_name替换成你的自定义环境名称 conda create -n env_name python=3.8 scikit-image=0.18 -y
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- # 查看新环境是否已经创建成功 conda env list
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安装Jupyter
- # 进入新创建的环境 conda activate env_name # 安装Jupyter pip install jupyter
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- 输入jupyter notebook即可在浏览器中自动打开notebook
- 如果我们想新建一个notebook，并且使用当前新建的环境时，我们发现没有当前新建环境的IPython内核：
在当前环境下建立新的IPython内核
- # 安装ipykernel pip install ipykernel # 生成ipykernel的配置文件 python -m ipykernel install --name env_name # 查看已有的kernel jupyter kernelspec list
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- 再次启动jupyter notebook发现已经有了当前环境下的IPython内核了

1.3 安装扩展

扩展官方文档

Github地址

# 安装扩展包 pip install jupyter_contrib_nbextensions # 安装 javascript和css文件 jupyter contrib nbextension install --user # 启动juputer notebook

发现多了Nbextensions

然后取消勾选下面的这个选项就可以使用扩展了

下面时几个比较有用的扩展

variable inspector table of content snippets codefolding autopep8 hide input split cell notebook zenmode

1.4 基本配置

命令行配置
- 可以使用jupyter notebook --help查看配置选项
配置文件配置
- # 生成配置文件 jupyter notebook --generate-config # 配置文件的位置 ~/.jupyter # linux系统 C:\Users\
  \.jupyter # windows系统
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- 打开配置文件，jupyter_notebook_config.py，里面的内容默认全部注释掉，例如想要修改默认打开的本地目录，找到c.NotebookApp.notebook_dir：
- 保存后重启即可生效。

2. 基本使用与快捷键

参考视频

3. 系统命令与魔法命令

3.1 使用系统命令

以!开始的一行命令可以运行系统命令（也就是启动jupyter notebook时的终端命令），这里以windows下的cmd命令提示符为例。
系统命令的输出内容可以储存在python变量中
在命令行中使用python变量
系统命令也可以嵌套在python循环内使用

3.2 魔法命令

在Jupyter Notebook中，可以使用Magic命令来执行Python语言之外的命令，即可以在Jupyter Notebook中混合执行操作系统命令和脚本，以及其他语言的代码（Ruby，R等）

魔法命令官方文档

3.2.1 魔法命令简介

Magic有两种形式：Line Magics和Cell Magics。
- Line Magics：以%开头，该行后面的内容都是Line Magics代码。
- Cell Magics：以%%开头，后面整个单元格内都是Cell Magics代码。

查看帮助内容
- %lsmagic查看所有魔法命令
- %time?查看time魔法命令帮助文档
- %time??查看time魔法命令源代码

3.2.2 常用魔法命令

%%writefile命令用于将本单元格中的代码写入一个文件。
- 命令格式：%%writefile [-a] filename
- 如果带有-a参数则将内容追加到文件中，否则将覆盖文件内容。
%pycat命令用于显示python源文件内容。
- 命令格式：%pycat filename，filename可以是本地文件、URL和代码历史范围等。
%run命令用于运行python源文件。
- 命令格式：%run filename。
%load命令用于加载文件到Notebook中。
- 命令格式：%run filename，filename可以是本地文件、URL和代码历史范围等。
- 运行前：
- 运行后：
%store命令用于保存变量当前值，可以在多个Notebook之间传递变量。
- 命令格式：%store variablename。
- 当前Notebook中储存：
- 另一个Notebook中取出
%who命令用于显示所有变量清单，也可以显示指定变量类型。
- 命令格式：%who [type].
- 没有type参数
- 有type参数
%matplotlib inline，使得matplotlib绘制的图像直接在单元格中显示，而不需要plt.show()。
- # %matplotlib inline使得matplotlib绘制的图像直接在单元格中显示，而不需要plt.show() %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data img=data.astronaut() plt.figure(num='astronaut',figsize=(16,16)) #创建一个名为astronaut的窗口,并设置大小 plt.subplot(1,4,1) #将窗口分为两行两列四个子图，则可显示四幅图片 plt.title('origin image') #第一幅图片标题 plt.imshow(img) #绘制第一幅图片 plt.axis('off') #不显示坐标尺寸 plt.subplot(1,4,2) #第二个子图 plt.title('R channel') #第二幅图片标题 plt.imshow(img[:,:,0]) #绘制第二幅图片 plt.axis('off') #不显示坐标尺寸 plt.subplot(1,4,3) #第三个子图 plt.title('G channel') #第三幅图片标题 plt.imshow(img[:,:,1]) #绘制第三幅图片 plt.axis('off') #不显示坐标尺寸 plt.subplot(1,4,4) #第四个子图 plt.title('B channel') #第四幅图片标题 plt.imshow(img[:,:,2]) #绘制第四幅图片 plt.axis('off') #不显示坐标尺寸 pass # plt.show() #显示窗口,有了%matplotlib inline 就可以省掉plt.show()了
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3.2.3 自定义魔法命令

官方文档

使用两个修饰模块：单元魔法命令register_cell_magic，行魔法命令register_line_magic
- 定义一个行魔法命令，功能是翻译内容
  - 命令格式：%translate content，将content翻译为中文
- 使用新定义的行魔法命令
使得定义的魔法函数能被所有Notebook使用。
- 将自定义魔法命令添加到扩展中，所有的notebook都可以使用
  可以将这个magic function添加到一个extension module，需要将这个py文件放在和notebook相同的目录。或者添加到~/.ipython/extensions，这样在新的notebook文件中使用%1oad_ext 扩展名就可以得到刚才定义的magic function。~/.ipython/extensions会被自动添加到Python path，所以所有的notebook都可以找打这个extension。
- 第一步，将定义的魔法函数写入translate.py。
- 第二步，将translate.py文件添加到C:\Users\username\.ipython\extensions中。
- 第三步，在新的Notebook中使用%load_ext translate

4.display模块显示示多媒体内容

Jupyter notebook中使用IPython.display模块可以输出显示多媒体内容，如音频、视频、图片和网页等。

官方文档

4.1 显示图片、HTML、音频、视频

导入需要的类和函数，display用于显示多媒体内容
显示图片
显示HTML
播放音频
显示视频

4.2 显示网页

显示网页的IFrame类功能比较强大，单独拿出来介绍。

直接嵌入网页
嵌入在线音频
- 需要找到相应的嵌入代码，例如嵌入网易云音乐，可以去网易云官网找到嵌入代码，如下图所示：
- 效果如下：
嵌入在线视频
- 于音频类似，这里以哔哩哔哩为例，如下图：
- 效果如下
嵌入本地pdf
- 效果如下

5. ipywidgets创建交互界面

widget是可以和用户交互的控件，如文本输入框，滑动条，按钮等，从而在Jupyter Notebook中构建可交互的用户界面。ipywidgets包含了丰富的widget，这些widget既是后端的python对象，也是前端的网页元素，他们可以相互发送和同步信息。

ipywidgets官方文档

# 如果没有ipywidgets可以执行下面两条命令安装 !pip install ipywidgets !jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

5.1 widget简介

5.1.1 基本概念

ipywidgets中提供了多种widget的类，在使用各种widget时一般先进行实例化，然后设置属性，最后使用display显示。下面演示一个滑动条的例子：

对于每个widget，其后端是Notebook内核中的一个python对象，而我们所看到的滑动条是前端页面对该对象创建的HTML/Javascript视图。因此我们改变前端的一些属性如滑动滑杆改变数值，后端滑杆的value属性也会相应发生改变，同理，我们修改后端的属性，前端的显示也会发生相应改变。

5.1.2 属性

每个widget都是一个类，那么就有其相应的属性的方法，如上面的滑动条有description和value属性分别表示滑动条前面的描述文字和当前滑动条的值。

通过dir()函数查看widget的属性和方法
通过widget的keys属性显示widget的所有同步的、有状态的属性

5.2 创建常用widgets

5.2.1 滑动条类

滑动条类的widget控件有很多，有单个数值的IntSlider和FloatSlider和范围数值的IntRangeSlider和FloatRangeSlider。

IntSlider和FloatSlider
- IntSlider的数值都是整数，而FloatSilder是浮点数
- 以FloatSlider为例，效果如下：
  
  属性设置设置：初始值为1.5，最小值为0.1，最大值为2.0，每次变化0.01
IntRangeSlider和FloatRangeSlider
- 和上面的区别在于，这里的数值返回的是一个范围
- 以以FloatRangeSlider为例

5.2.2 进度条类

IntProgress和FloatProgress用于显示进度条。

IntProgress
FloatProgress

5.2.3 文本类

数值文本IntText、FloatText、BoundedIntText、BoundedFloatText，这四个widget提供了整数或者浮点数的数值文本框，并且可以通过右侧的箭头调整数值大小。
- IntText和FloatText，没有数值范围限制
- BoundedIntText和BoundedFloatText，有数值范围限制
文字文本Text、Textarea、Label、HTML
- Text输入和显示文本内容
- Textarea用于输入和显示多行文本
]
- Label用于显示标签文本
- HTML用于显示复杂格式文本

5.2.4 点击类

用于显示Bool值的一些控件

复选框Checkbox
状态开关按钮ToggleButton
验证控件Valid，无法点击改变值，只能设置和读取

还有一种常用的点击类控件Button，它有自己的特殊方法on_click()来监听Button控件的点击情况，这种点击情况可以称之为事件，当事件发生时会执行某些事件处理函数，具体在后面[5.3事件绑定](###5.3 事件绑定)中演示

5.2.5 选项类

选项类可以显示选项列表，包括单选功能的Dropdown、RadioButtons和Select，多选功能有SelectMultiple。

Dropdown下拉菜单
RadioButtons选项
Select选项
SelectMultiple多选项

5.2.6 多媒体类

Image显示图片

5.2.7 输出类

在所有widget中有一种特殊的控件——Output控件，它可以将输出统一显示在其实例化的控件中。

执行上面的代码，notebook中并没有输出，如果想要显示hello，需要使用display函数显示output对象，如下：

Output类中有一个重要的方法clear_output()来清除output显示的内容。运行下面的代码后，In[68]输出的hello会被清除。

下面使用Output控件显示一张图片和它的灰度直方图：

Output控件在后面实现一个完整的交互式应用中有重要作用，它可以将所有交互控件的组合统一集中在一个输出界面下。

5.2.8 排版类

如果需要按一定的布局来显示多种控件，那么一些排版类的控件很方便我们实现一定的布局，常用的排版控件主要有Box、HBox、VBox、GridBox、Layout、AppLayout等。

Box、HBox、VBox可以将各控件封装在一个“盒子”中进行排版，Box比较灵活，一般HBox和VBox可以满足一般的需求，HBox是将多个widget横向排列，VBox是将多个widget钟祥排列，下面是利用HBox和VBox排版后，显示昇思深度学习框架的一些信息。
AppLayout
- AppLayout控件有header、left_siderbar、center、right_sidebar、footer属性，这些属性分别对象下面输出中的区域，可以使用AppLayout将想进行排版的控件赋值给相应的属性，用不到的位置可以赋值None，AppLayout会自动适应填充新布局。

5.3 widget之间建立关联

一些数值类的widget可以建立关联，改变其中一个widget的值，与其关联的widget的值也会发生变化。

5.3.1 link()和dlink()方法

link()

注意建立关联的位置，改变滑动条的数值时文本框中的数值也会发生改变，反之亦然。
dlink()

它与link()的区别在于dlink()是单向连接的，改变滑动条的数值时文本框中的数值也会发生改变，反之则不行。

5.3.2 jslink()和jsdlink()方法

jslink()
jsdlink()

jslink()和jsdlink()在正常情况下于link()和dlink()的功能完全一致，但是当浏览器前端于后端内核断开时，前者依然有效（仅仅在显示层面）而后者失效。

上图时内核断开后改变滑动条数值时，文本框数值也会改变。

5.3.3 断开关联

对于已经建立关联的对象，使用unlink()方法即可断开连接。

5.4 widget事件绑定

5.4.1 事件

交互式应用要求应用需要对操作做出相应的响应，从使用者做出操作到应用响应这个过程被称为事件。例如，点击一个按钮控件就可以触发执行一个函数，这个函数被称为事件处理函数。

下面以Button为例：

上面的例子中，只要点击“按键1”就会打印上图所示两行内容，Button控件和事件处理函数是通过on_click()方法进行绑定的，它是Button的一种特殊方法。

进一步观察magic()事件处理函数可以发现，该函数的传入参数是Button控件实例化的对象，on_click()方法可以执行magic()函数并且将控件对象传入，因此事件处理函数可以使用控件的属性和方法。

5.4.2 事件绑定方法

5.4.1节演示了Button控件的事件绑定方法on_click()，文本框也有类似的特殊方法on_submit()，示例如下：
on_click()和on_submit()是Button控件和Text控件特有的事件绑定方法，对于其他控件有一种通用的事件绑定方法observe()，下面以Dropdown控件为例：
上的的示例的功能是，下拉菜单选择图片名，下方图片会显示相应的图片。

observe()方法的作用是监听被绑定控件某些属性的变化，如上面监听的是Dropdown控件的value属性的变化，并将变化存在change这个字典中。可以观察最下方change的输出：
{'name': 'value', 'old' : 'camera', 'new' : 'logo', 'owner': Dropdown(description='pick images', index=2, options=('cat', 'camera', 'logo', 'checkerboard', 'rocket', 'coins', 'colorwheel'), value='logo'), 'type' : 'change'}
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observe()的第一个输入参数是事件处理函数，第二个输入参数是要监听的属性，只要该属性一改变，就会触发事件处理函数。

5.5 制作一个完整的交互应用

前面介绍了widget控件的基本使用方法，现在可以利用上面介绍的内容制作一个完整的交互式应用，该应用的功能是显示指定图片及其高斯模糊图片，并且可以实时调节高斯模糊度，进行显示。

运行前请执行pip uninstall scikit-image和pip install scikit-image==0.18，其他版本可能会出现警告。

import ipywidgets as wgs import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data,filters # 必要数据 img_lists = ('cat','camera','logo','checkerboard','rocket','coins','text') # 创建控件 head = wgs.HTML('

Image Blurring App

') label_1 = wgs.Label(value="选择图片：") label_2 = wgs.Label(value="选择模糊度：") slider = wgs.IntSlider(description="Sigma",value=3,min=0,max=10,layout=wgs.Layout(height='auto', width='normal')) dropdown = wgs.Dropdown(description="Images",options=img_lists,layout=wgs.Layout(height='auto', width='normal')) output = wgs.Output() # 定义事件处理函数 def on_dropdown_change(change): sigma = slider.value img = getattr(data,change.new)() blurred = filters.gaussian(img,sigma=sigma,channel_axis=True,preserve_range=True).astype('uint8') with output: output.clear_output(wait=True) plt.subplot(121) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.title('Origanal') plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(blurred,cmap='gray') plt.title('Blurred') plt.axis('off') plt.show() def on_slider_change(change): sigma = change.new img = getattr(data,dropdown.value)() blurred = filters.gaussian(img, sigma=sigma,channel_axis=True,preserve_range=True).astype('uint8') with output: output.clear_output(wait=True) plt.subplot(121) plt.imshow(img,cmap='gray') plt.title('Origanal') plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.imshow(blurred,cmap='gray') plt.title('Blurred') plt.axis('off') plt.show() # 绑定事件 slider.observe(on_slider_change,names='value') dropdown.observe(on_dropdown_change,names='value') # 排版 left_box = wgs.VBox([label_1,dropdown,label_2,slider]) box = wgs.HBox([left_box,output]) vbox = wgs.VBox([head,box]) # 显示 display(vbox)