jupyterlab基本操作

JupyterLab 是一个交互式的开发环境，可以编写和执行代码，还可以进行数据分析和可视化等操作。以下是一些 JupyterLab 的基本操作：

1. 启动 JupyterLab：在命令行中输入 `jupyter lab`，然后按下回车键，JupyterLab 将会在默认浏览器中打开。

2. 创建一个新的 Notebook：在 JupyterLab 的左侧边栏中，点击 "+" 图标，然后选择 "Notebook"，即可创建一个新的 Notebook。

3. 编写和执行代码：在 Notebook 中的单元格中编写代码，并使用 Shift + Enter 快捷键来执行代码。你也可以使用工具栏上的 "Run" 按钮来执行代码。按下 Esc 键可以进入命令模式，按下 Enter 键可以进入编辑模式。

4. Markdown 格式文本：可以使用 Markdown 格式来编写文本，例如标题、列表、链接等。在单元格中选择 "Markdown" 类型，然后输入 Markdown 文本。

5. 分割视图：JupyterLab 支持在同一个界面中同时显示多个文件或目录。可以通过拖动标签页或使用右键菜单选择 "Split Vertically" 或 "Split Horizontally" 来进行分割视图。

6. 扩展插件：JupyterLab 支持安装和使用各种扩展插件，以增强其功能。你可以通过左侧边栏中的 "Extension Manager" 图标来管理和安装扩展插件。

这些是 JupyterLab 的一些基本操作，希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

jupyter lab

Jupyter Lab 是一款全新的交互式开发工具，它是基于 Jupyter Notebook 构建的。相比于 Jupyter Notebook，Jupyter Lab 提供了更加灵活的工作方式和更加丰富的扩展性。

首先，Jupyter Lab 提供了更加丰富的布局方式，用户可以自由地创建分栏，方便地管理多个 Notebook 窗口。同时，用户可以在同一个窗口内打开多个文件，便于进行多任务操作。此外，Jupyter Lab 还提供了一个增强的文本编辑器，支持实时语法高亮和代码补全，使得用户的代码更加易于编辑和维护。

除了丰富的布局方式和文本编辑器，Jupyter Lab 还提供了全新的扩展机制，用户可以通过安装插件来进一步扩展 Jupyter Lab 的功能。例如，用户可以安装支持各种编程语言的内核插件，通过代码高亮和代码补全等功能来提高编程的效率。同时，用户也可以安装可视化插件，例如绘图工具、数据可视化组件等，使得数据分析和交互更加便捷。

总而言之，Jupyter Lab 是一款强大的交互式开发工具，它不仅可以满足用户基本的 Notebook 编辑需求，也提供了丰富的扩展功能。与传统的 Jupyter Notebook 相比，Jupyter Lab 具有更加灵活的布局和编辑方式，使得用户更加便捷地进行多任务操作和编辑。因此，Jupyter Lab 已经逐渐成为了数据科学家和开发者必备的开发工具之一。

Chapyter jupyterlab

### JupyterLab 教程概述

JupyterLab 是下一代 Jupyter Notebook 用户界面，提供了更强大的功能和灵活性。安装成功完成后，在 Anaconda Jupyter 中可以方便地创建并管理各种类型的文档和环境[^2]。

#### 启动与基本操作

启动 JupyterLab 只需在命令行工具中输入 `jupyter lab` 命令即可开启本地服务器，并自动打开浏览器中的 JupyterLab 界面。该界面由几个主要部分组成：

- **左侧边栏**：包含文件目录、运行状态列表以及内核控制面板。
- **工作区**：用于放置活动窗口，支持拖拽调整布局。
- **顶部菜单栏**：提供常用命令选项，如新建文件、保存更改等。

#### 创建第一个 Python 笔记本

为了更好地理解和利用 JupyterLab 的特性，可以从创建一个新的 Python 笔记本来开始探索。具体做法是在界面上点击 "File -> New Launcher" 或者直接通过左侧面板的快捷方式来新增一个 notebook 文件。随后可以在代码单元格里编写 Python 脚本，例如测试 Theano 库的功能：

import theano
from theano import tensor

a = tensor.dscalar()
b = tensor.dscalar()
c = a + b
f = theano.function([a, b], c)

result = f(1.5, 2.5)
print(result)

这段简单的程序定义了一个加法运算函数，并计算两个浮点数相加之和。

#### 高级特性和插件扩展

除了基础编辑器外，JupyterLab 还集成了多种实用工具和服务，比如 Git 版本控制系统集成、交互式可视化库的支持（Plotly/Bokeh）、终端模拟器等等。此外，社区开发了许多第三方插件可供按需加载，进一步增强了平台的能力范围。