jupyter lib 和jupyter notebook有什么区别

Jupyter Lib和Jupyter Notebook是Jupyter项目中的两个不同的组件，它们有一些区别和不同的用途。

Jupyter Lib是指Jupyter项目中的核心库，它提供了一些用于创建和管理Jupyter环境的功能。Jupyter Lib可以用于创建自定义的Jupyter应用程序，或者与其他Python程序集成，以便使用Jupyter的功能。它提供了一些API和工具，可以用于创建、配置和管理Jupyter内核、会话和笔记本等。

而Jupyter Notebook是Jupyter项目中最常用的组件之一，它是一个基于Web的交互式计算环境，可以让用户创建和共享包含代码、文本、图像和其他富媒体内容的文档。通过Jupyter Notebook，用户可以编写和运行代码，并在同一个界面中进行实时的数据可视化和结果展示。它支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等。

总结一下：
- Jupyter Lib是Jupyter项目中的核心库，提供了创建和管理Jupyter环境的功能。
- Jupyter Notebook是基于Web的交互式计算环境，用于创建和共享包含代码、文本和富媒体内容的文档。

相关问题

Jupyter Notebook设置

### 如何设置和配置 Jupyter Notebook

#### 配置文件生成
为了对 Jupyter Notebook 进行个性化配置，首先需要创建一个配置文件。这一步骤可以通过命令 `jupyter notebook --generate-config` 完成[^2]。

#### 修改配置文件
配置文件通常位于用户的主目录下的 `.jupyter/jupyter_notebook_config.py` 文件中。通过编辑此文件可以调整各种参数，比如默认工作路径、端口号以及启用密码保护等。对于希望更改启动时的工作目录的情况，在该配置文件里找到如下选项并取消注释：

c.NotebookApp.notebook_dir = '/path/to/your/notebooks'

#### 设置访问控制
出于安全考虑，建议为 Jupyter Notebook 设置密码。执行以下 Python 命令来生成哈希后的密码字符串，并将其添加到上述提到的配置文件中的相应位置：

from IPython.lib import passwd
passwd()

得到的结果应该像这样被加入到配置文件内：

c.NotebookApp.password = u'sha1:bcd259ccf...<hash>'

#### 启动服务
完成以上步骤之后，就可以正常启动 Jupyter Notebook 服务器了。此时可以在终端输入简单的指令 `jupyter notebook` 来开启服务[^1]。如果一切顺利的话，浏览器会自动打开一个新的标签页显示类似这样的地址：http://localhost:8888/?token=...

#### PyCharm集成
为了让开发体验更加流畅，还可以将 Jupyter Notebook 整合进 PyCharm 中作为其内部工具的一部分。具体操作是在 PyCharm 的偏好设置里面指定已经安装好的 Jupyter Kernel 路径即可实现无缝对接[^4]。

jupyter notebook汉化windows

以下是在Windows上将Jupyter Notebook汉化的方法：

1. 复制字体文件：
- 打开文件资源管理器，导航到`C:\Windows\Fonts`目录。
- 找到并复制`SimHei.ttf`字体文件。
- 导航到Anaconda的安装路径，通常是`C:\Users\YourUsername\Anaconda3`。
- 进入`Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf`目录。
- 将复制的`SimHei.ttf`字体文件粘贴到该目录下。

2. 修改配置文件：
- 打开Jupyter Notebook。
- 在Jupyter Notebook中，点击"New"按钮，选择"Text File"。
- 在新建的文本文件中，输入以下内容：

     import matplotlib.pyplot as plt
     plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

- 点击"File"菜单，选择"Save As"，将文件保存为`matplotlibrc`。
- 关闭文本文件。

3. 重新生成字体缓存：
- 打开命令提示符。
- 输入以下命令并按回车键执行：

     python
     from matplotlib.font_manager import _rebuild
     _rebuild()
     exit()

现在，您应该可以在Jupyter Notebook中看到汉化的效果了。