jupyter notebooks怎么显示本地文件夹

在Jupyter Notebook中，你可以使用内建的`File Explorer`功能或者特定的魔法命令来查看并显示本地文件夹的内容。以下是两种常用的方法：

1. **通过内建的File Explorer**:
- 点击浏览器界面右上角的"Insert"菜单，选择"Cell", 然后从下拉列表中选择"Markdown"。
- 输入以下代码（不需要运行它），这会生成一个链接让你浏览文件系统：

     [在此处插入代码](file:///<你的本地文件路径>)

将 `<你的本地文件路径>` 替换为你想要查看的文件夹路径。

2. **使用魔术命令`%ls`或`!ls`** (Unix/Linux环境中) 或 `!dir` (Windows环境中):
- 运行以下代码来列出当前工作目录下的文件：

     %ls

- 如果你想查看特定文件夹的内容，可以先切换到那个文件夹：

     %cd /path/to/your/folder
     %ls

- 对于Windows用户：

     !dir /path/to/your/folder

记住，`%ls` 和 `!ls` 需要在Python环境（如IPython或Jupyter Notebook）中有效，`%cd` 则用于改变工作目录。

相关问题

jupyter notebooks终端

### 如何在 Jupyter Notebooks 中使用终端

#### 使用魔法命令调用 Shell 命令
Jupyter Notebook 支持通过特定的魔法命令来执行操作系统级别的指令。这些魔法命令使得用户可以直接在代码单元格内运行 Shell 指令，而无需离开笔记本环境。

例如，在 IPython 内核下可以利用 `!` 符号前缀来执行单条 Shell 命令：

!ls -l

上述命令将会列出当前工作目录下的文件及其详情[^1]。

对于更复杂的交互需求，则可以通过 `%sx` 或者 `%%bash` 魔法函数实现多行脚本的支持:

%sx echo "This is a shell command executed from within the notebook."

或者定义一个多行 Bash 脚本区块如下所示：

%%bash
for i in {1..5}
do
    echo $i
done

这段代码将在 Notebook 单元格里逐行打印数字 1 到 5[^2]。

#### 更改默认的工作目录
当需要频繁访问某个特定位置的数据集或者其他资源时，可能希望改变Notebook启动后的初始路径。这可以通过设置环境变量或是修改配置文件的方式完成。具体方法取决于所使用的平台以及个人偏好[^3]。

另外一种方式是在第一个cell里面加入下面这样的语句来更改notebook所在的文件夹：

import os
os.chdir('/path/to/your/directory')
print(os.getcwd())

这样就可以让后续所有的相对路径都基于新的工作目录来进行解析了[^4]。

#### 远程连接至服务器上的 Terminal
如果正在处理的是位于远程机器上的数据项目，那么还可以考虑建立 SSH 连接之后再开启 Jupyter Server 。此时不仅可以像本地一样操作各种工具和服务端应用；而且能够享受到云平台上强大的计算能力支持。

jupyter notebooks打开文档

Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式计算环境，它允许用户编写和运行代码、创建可视化效果以及记录分析过程。如果你想要打开一个Jupyter Notebook文档，通常按照以下步骤操作：

1. **下载安装**：首先需要在你的计算机上安装Jupyter Notebook，如果你还没有，可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装Python，附带的会有一个Jupyter的安装。

2. **启动Jupyter**：打开命令行终端（Windows用户可以按Win+R键输入`cmd`或`powershell`），然后输入`jupyter notebook`（或`jupyter lab`以启动Lab界面）命令。

3. **创建或找到文件**：当Jupyter服务器启动后，会在浏览器中自动打开一个新的页面，这里默认显示的是Notebook的目录。你可以通过点击右上角的“New”按钮创建新的Notebook，也可以直接从本地文件系统导航到你想打开的文件夹，选择`.ipynb`格式的文件即可。

4. **加载文档**：选中你要打开的文件，单击下方的"Open with Jupyter Notebook"或"双击打开"，即可开始编辑和运行其中的代码。