jupyter notebook工具代码模式

Jupyter Notebook是一种交互式的数据科学工具，可以在其中编写和运行代码、文本和可视化结果。在Jupyter Notebook中，代码模式是一种可以编写和运行代码的模式，可以使用各种编程语言，如Python、R、Julia等。以下是Jupyter Notebook中的代码模式：

1. 代码单元格：在Jupyter Notebook中，代码是在代码单元格中编写和运行的。代码单元格是一个可以包含代码的独立块，可以通过单击单元格右侧的“+”按钮或菜单栏中的“Insert”选项来创建它们。

2. 代码编写：在代码单元格中编写代码时，可以使用各种编程语言，如Python、R、Julia等。可以使用代码单元格中的代码编辑器来编写代码，也可以在外部编辑器中编写代码，然后将其复制并粘贴到代码单元格中。

3. 代码运行：在代码单元格中编写完代码后，可以使用Shift+Enter快捷键或单击单元格上方的“Run”按钮来运行代码。代码运行后，Jupyter Notebook会显示代码的输出结果。

4. 中断代码运行：如果代码运行时间太长或代码出现死循环等问题，可以使用“Interrupt”按钮来中断代码的执行。

5. 清除代码输出：可以使用“Clear Output”按钮来清除代码单元格中的输出结果，以便重新运行代码。

6. 保存和分享代码：可以使用“Save”按钮将代码保存为Jupyter Notebook文件，也可以将代码导出为各种格式，如HTML、PDF等，以便与他人分享。

相关问题

Jupyter notebook如何拉取代码

### 如何在 Jupyter Notebook 中从 Git 拉取代码

为了实现这一目标，通常会借助 `jupyterlab-git` 这一扩展工具来增强 JupyterLab 对 Git 功能的支持[^1]。通过安装并配置该插件，在图形界面中即可完成一系列版本控制操作。

具体而言，如果希望直接于 Jupyter Notebook 或者更确切地说是在基于它的环境如 JupyterLab 内部执行拉取（pull）命令，则需先确保已正确设置了上述提到的 Git 扩展。一旦设置完毕，用户便可以通过界面上提供的选项轻松发起 pull 请求，从而获取远程仓库中的最新更改。

对于那些偏好命令行方式的人来说，也可以考虑利用终端服务来进行相同的操作。大多数情况下，启动带有相应权限设定的容器实例之后，可以直接运行如下所示的 Docker 命令来加载预装了必要组件的基础镜像：

docker pull jupyter/base-notebook

随后进入正在运行的容器内部，并通过 SSH 或其他途径连接到其中的 Bash 终端，进而输入标准的 git pull 语句以同步最新的源码变更至本地副本[^3]。

值得注意的是，虽然这里讨论的方法适用于多种场景下的代码更新需求，但在实际应用过程中还需要考虑到团队协作模式以及具体的项目管理流程等因素的影响。例如，当涉及到多个人员共同参与同一个项目的开发时，合理运用分支管理和合并策略将会极大地提高工作效率和质量[^2]。

Anaconda的Jupyter Notebook怎么跑代码

### 如何在 Anaconda Jupyter Notebook 中执行代码

#### 打开 Jupyter Notebook
为了启动 Jupyter Notebook，在 Windows 环境下可以通过 Anaconda 自带的命令行工具——Anaconda Prompt 来实现[^2]。输入 `jupyter notebook` 命令并按下回车键，这将在默认浏览器中打开 Jupyter Notebook 的界面。

#### 创建新笔记本
一旦进入了 Jupyter Notebook 的主页，点击右上角的新建按钮 (New)，然后选择 Python 版本来创建一个新的笔记本文件。这个操作会开启一个空白的交互式编程环境页面。

#### 编写与运行代码
在一个新的单元格里可以直接编写 Python 代码。每一个单元格都是独立的工作区，支持多种模式：
- **编辑模式**：当光标位于单元格内部时处于此状态；此时可以在其中输入或修改代码。
- **命令模式**：按 Esc 键退出编辑模式即进入命令模式；在此状态下能够对整个单元格进行管理，比如移动、删除等。

要执行一段已编写的代码片段，只需保持其所在单元格处于选中状态，并按下 Shift + Enter 组合键即可让解释器读取这段程序语句并给出相应的输出结果。如果希望连续执行多个相邻的单元格，则可在最后一个目标单元格处同样通过快捷键完成这一过程。

print("这是一个简单的Python打印函数")
a = 5
b = 10
sum_ab = a + b
print(f"{a} 加 {b} 等于 {sum_ab}")

每次成功提交之后都会显示计算后的返回值或其他形式的结果展示（如图表）。对于长时间运算的任务，还可以看到进度条提示当前任务的状态。