jupyter notebook基本代码笔记

Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，它结合了代码、文本（markdown）和可视化输出，常用于数据科学、机器学习和深度学习项目。在Jupyter Notebook中，基本的代码笔记主要包括以下几个方面：

1. **Markdown cells**：使用Markdown语法编写文本，可以添加标题、列表、链接、公式等，用于描述代码的功能或结果。

2. **Code cells**：这是核心部分，你可以编写各种编程语言（如Python、R、Julia等）的代码。每行代码执行完毕后，会在下方显示结果。

3. **Cell execution**：通过运行按钮（`Run`）或快捷键（通常是`Shift + Enter`）来执行代码，观察代码的输出。

4. **变量和数据管理**：可以创建、修改和查看变量，也可以导入和操作数据文件（CSV、Excel、Numpy数组等）。

5. **输出可视化**：支持绘制图表（如Matplotlib、Seaborn、Plotly）、生成图像、表格等，方便数据分析结果展示。

6. **注释和文档字符串**：在代码中添加 `#` 或 `'```' 三引号进行注释，提高代码可读性。

7. **版本控制**：虽然Jupyter Notebook本身不直接集成版本控制系统，但可以配合Git等工具进行文件管理。

8. **协作和分享**：支持实时协作，也可导出为HTML、PDF、Notebook格式分享给他人。

相关问题

怎么用jupyter notebook写代码

Jupyter Notebook是一个非常流行的交互式数据科学环境，你可以使用它编写和运行Python或其他语言的代码。以下是使用Jupyter Notebook的基本步骤：

1. **安装Jupyter Notebook**：首先，你需要在你的计算机上安装Anaconda或Miniconda，它们包含了Jupyter Notebook。如果你已经安装了Python，可以在命令行中输入`pip install jupyter notebook`进行安装。

2. **启动Jupyter Notebook**：打开终端或命令提示符，然后输入`jupyter notebook`或`jupyter lab`（对于新版本的Jupyter Lab）来启动服务。这会在浏览器中自动打开一个新的页面，显示一个空的工作区。

3. **创建新笔记本**：在工作区中，点击右上角的"+"图标，选择"New Notebook"，然后选择你想要的语言（如Python）。

4. **编写代码**：在每个单元格中，你可以直接输入Python代码。单击单元格并在其中输入，按回车键或Shift+Enter运行当前单元格。代码将被执行，并显示结果在下方。

5. **注释、变量和操作**：使用`#`进行单行或多行注释，可以像在普通文本编辑器中一样管理变量和执行复杂的计算操作。

6. **保存与分享**：完成所有内容后，点击左上角的"Save and Checkpoint"按钮保存你的工作。如果你想共享你的Notebook，可以选择File > Save As Notebook (.ipynb)并分享链接。

jupyter notebook图画代码

Jupyter Notebook 是一个开源的Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。在Jupyter Notebook中绘制图形通常使用Python的各种数据可视化库，比如matplotlib、seaborn、plotly等。

以下是一个简单的例子，使用matplotlib在Jupyter Notebook中绘制一个简单的折线图：

1. 首先，需要导入matplotlib库，通常我们会使用`plt`作为其缩写：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 接着，准备绘制图形所需的数据。例如，我们可以创建一个简单的列表表示x轴和y轴的数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

3. 然后使用`plt.plot()`函数来绘制这些数据点，并通过折线连接它们：

plt.plot(x, y)

4. 最后，调用`plt.show()`函数来显示图形：

plt.show()

整合起来的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.plot(x, y)
plt.show()

在Jupyter Notebook中运行上述代码，将会在您的笔记本中显示一个简单的折线图。