jupyternotebook使用的python

Jupyter Notebook使用的是Python编程语言。它是基于IPython的交互式开发环境，可以在网页中编写和运行Python代码。通过Jupyter Notebook，你可以创建一个笔记本，其中包含代码、文本、图像和其他富文本内容。你可以逐个单元格地执行代码，并查看代码的输出结果。此外，Jupyter Notebook还提供了一些方便的功能，如自动补全、代码片段、内置的帮助文档等，使得编写和调试Python代码更加方便和高效。

如果你想体验Jupyter Notebook，你可以通过以下步骤来安装和运行：
1. 首先，你可以使用Anaconda来安装Jupyter Notebook。Anaconda是一个集成了Python和常用科学计算和数据科学包的发行版。你可以从Anaconda官网下载适合你操作系统的安装包，并按照安装向导进行安装。
2. 安装完成后，打开Anaconda Navigator，点击"Launch"按钮启动Jupyter Notebook。
3. 在Jupyter Notebook的主界面中，你可以选择一个文件夹作为你的工作目录。点击"New"按钮，选择"Python 3"来创建一个新的Python笔记本。
4. 在笔记本中，你可以逐个单元格地输入和执行Python代码。点击单元格并按下Shift+Enter键来执行代码，并查看代码的输出结果。

通过Jupyter Notebook，你可以方便地编写、运行和共享Python代码，并且可以将代码和文档结合在一起，使得代码的可读性和可维护性更强。

相关问题

使用Jupyter Notebook编程python

好的，以下是使用Jupyter Notebook编程Python的步骤：

1. 安装Anaconda：在Anaconda官网上下载适合你的操作系统的Anaconda安装包，然后按照提示进行安装。

2. 打开Jupyter Notebook：在Windows系统中，可以在开始菜单中找到Anaconda Navigator并打开它。在Navigator中，点击Jupyter Notebook按钮即可打开Jupyter Notebook。在Mac或Linux系统中，可以在终端中输入`jupyter notebook`命令来启动Jupyter Notebook。

3. 创建一个新的Notebook：在Jupyter Notebook主界面中，点击右上角的New按钮，然后选择Python 3来创建一个新的Python Notebook。

4. 编写代码：在新建的Notebook中，你可以编写Python代码。代码会分成多个单元格，每个单元格可以独立运行。你可以通过点击单元格并输入代码来编写Python程序。

5. 运行代码：当你编写完一个代码单元格后，可以通过点击上方的运行按钮（或使用快捷键Shift + Enter）来运行这个单元格中的代码。如果代码有输出，那么输出结果会显示在下方。

6. 保存Notebook：为了保存你的Notebook，你可以点击左上角的File按钮，然后选择Save and Checkpoint。这会将你的Notebook保存到本地磁盘上。

以上就是使用Jupyter Notebook编程Python的基本步骤。使用Jupyter Notebook可以方便地进行Python编程和数据分析，同时还能够创建漂亮的报告和图表。

jupyter notebook配置python

Jupyter Notebook是一个非常流行的交互式计算环境，常用于数据科学和机器学习项目中。要配置Python在Jupyter Notebook中运行，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装Python**：
首先确保你的电脑上已经安装了Python。你可以从Python官网下载并安装最新版本：https://www.python.org/downloads/

2. **安装Jupyter Notebook**：
使用命令行终端或PowerShell打开，然后输入以下命令安装`pip`（Python包管理工具），接着安装Jupyter Notebook：

   pip install --upgrade pip
   pip install jupyter notebook

3. **启动Jupyter Notebook**：
打开终端或命令提示符，输入`jupyter notebook`，如果一切顺利，你会看到一个新的浏览器窗口打开，显示着Jupyter Notebook界面。

4. **创建新笔记本**：
点击浏览器页面上的“New”按钮，选择“Python 3”作为语言类型，就可以开始编写Python代码了。

5. **设置系统路径**（可选）：
如果你希望在Jupyter Notebook中能够访问自定义的Python模块，需要将它们所在的目录添加到系统的PYTHONPATH环境变量里。

6. **安全性考虑**：
考虑使用虚拟环境（venv或conda）来隔离不同的项目依赖，以防冲突。

7. **升级与维护**：
定期检查更新并使用`pip list`查看已安装的库是否有可用更新。