写论文进行数据分析，是用Python还是jupter notebook

Python和Jupyter Notebook并不是两个互斥的选项。事实上，Jupyter Notebook是一个交互式的Python环境，可以方便地进行数据分析、可视化和写作。因此，如果你想进行数据分析并写论文，你可以使用Jupyter Notebook作为你的Python环境，并在其中编写代码、运行代码、进行数据可视化和写作。当然，你也可以选择在Python的集成开发环境(IDE)中编写代码并将其保存到Python脚本文件中，然后在命令行或终端中运行脚本来进行数据分析。这取决于你自己的喜好和习惯。

相关问题

使用jupyternotebook进行数据分析

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，它可以用于数据分析、可视化和编程。下面是使用Jupyter Notebook进行数据分析的一般步骤：

1. 安装Jupyter Notebook：首先，你需要安装Jupyter Notebook。你可以使用Anaconda来安装，它是一个包含了Jupyter Notebook和其他常用数据科学工具的Python发行版。

2. 启动Jupyter Notebook：安装完成后，你可以在命令行中输入`jupyter notebook`来启动Jupyter Notebook。然后，会在浏览器中打开一个新的页面，显示Jupyter Notebook的主界面。

3. 创建一个新的Notebook：在Jupyter Notebook的主界面中，你可以点击右上角的"New"按钮，然后选择"Python 3"（或其他你想要使用的编程语言）来创建一个新的Notebook。

4. 编写代码和运行：在Notebook中，你可以使用代码单元格来编写和运行代码。你可以在单元格中输入Python代码，并按下Shift+Enter来运行它。你还可以使用Markdown单元格来添加文本、标题、图像等。

5. 导入数据：在数据分析中，通常需要导入数据集进行处理和分析。你可以使用Python的pandas库来导入和处理数据。例如，你可以使用`import pandas as pd`来导入pandas库，并使用`pd.read_csv()`函数来读取CSV文件。

6. 数据清洗和处理：一旦数据导入完成，你可以使用pandas库提供的各种函数和方法来进行数据清洗和处理。例如，你可以使用`df.head()`函数来查看数据的前几行，使用`df.describe()`函数来获取数据的统计信息，使用`df.dropna()`函数来删除缺失值等。

7. 数据分析和可视化：在数据清洗和处理完成后，你可以使用各种数据分析和可视化工具来探索数据。例如，你可以使用pandas库的聚合函数、绘图函数和统计函数来分析数据，并使用matplotlib或seaborn库来创建各种图表和可视化效果。

8. 保存和共享Notebook：一旦你完成了数据分析，你可以将Notebook保存为.ipynb文件，并与他人共享。其他人可以通过打开.ipynb文件来查看你的代码、结果和可视化。

怎么用python打开jupyter notebook

要使用Python打开Jupyter Notebook，需要先进入Anaconda Prompt进行环境配置，具体步骤如下：
1. 打开Anaconda Prompt。
2. 输入命令“conda install -n pytorch ipykernel”进行环境配置。
3. 输入命令“activate pytorch”激活环境。
4. 输入命令“jupyter notebook”启动Jupyter Notebook。
5. 在浏览器中打开Jupyter Notebook页面，即可开始使用。

另外，如果想要在Jupyter Notebook中使用一些特殊功能，可以使用一些魔术关键字，例如%timeit用于计算代码运行时间，%matplotlib inline用于在文档中显示matplotlib包生成的图形，%pdb用于代码调试等。更多魔术关键字可以参考Built-in magic commands。