jupyter notebooks怎么打开

### 启动和打开 Jupyter Notebook 的方法

#### 方法一：通过命令提示符 (CMD)

对于 Windows 用户，在 Win+R 快捷键调出运行窗口，输入 `cmd` 并确认。随后在弹出的命令行界面中输入：

jupyter notebook

这会启动 Jupyter Notebook，并自动在默认浏览器中打开一个新的标签页[^4]。

#### 方法二：直接于文件夹地址栏执行

定位至想要作为工作区的文件夹，在该文件夹顶部的地址栏内直接输入如下指令并按 Enter 键：

jupyter notebook

此操作同样会在当前文件夹位置启动服务，并展示对应的网页界面。

#### 方法三：经由 Anaconda 导航器或快捷方式

点击 Windows 左下角的开始按钮，搜索框里输入 "Anaconda" 或者浏览已安装的应用列表寻找名为 “Jupyter Notebook” 的应用程序图标，双击它来启动程序[^2]。

#### 特殊情况下的处理

如果使用特定 IDE 如 PyCharm、VS Code 等，则可以在这些环境中配置好项目根目录之后利用内置的支持功能开启 Jupyter Notebook 实例[^3]。

为了确保顺利启动，建议先备份重要资料以防万一；另外需要注意不同版本的操作系统以及 Jupyter 可能存在差异性的行为表现。

相关问题

jupyter notebooks打开文档

Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式计算环境，它允许用户编写和运行代码、创建可视化效果以及记录分析过程。如果你想要打开一个Jupyter Notebook文档，通常按照以下步骤操作：

1. **下载安装**：首先需要在你的计算机上安装Jupyter Notebook，如果你还没有，可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装Python，附带的会有一个Jupyter的安装。

2. **启动Jupyter**：打开命令行终端（Windows用户可以按Win+R键输入`cmd`或`powershell`），然后输入`jupyter notebook`（或`jupyter lab`以启动Lab界面）命令。

3. **创建或找到文件**：当Jupyter服务器启动后，会在浏览器中自动打开一个新的页面，这里默认显示的是Notebook的目录。你可以通过点击右上角的“New”按钮创建新的Notebook，也可以直接从本地文件系统导航到你想打开的文件夹，选择`.ipynb`格式的文件即可。

4. **加载文档**：选中你要打开的文件，单击下方的"Open with Jupyter Notebook"或"双击打开"，即可开始编辑和运行其中的代码。

jupyter notebooks

### Jupyter Notebooks 使用指南

#### 安装 Jupyter Notebook
为了开始使用 Jupyter Notebook，需先完成 Python 和 pip 的安装。随后可以通过命令行输入 `pip install notebook` 来安装 Jupyter Notebook[^3]。

#### 启动 Jupyter Notebook
安装完成后，在命令提示符下键入 `jupyter notebook` 并按下回车键启动服务。这将在默认浏览器中自动打开一个新的标签页并加载 Jupyter Notebook 界面[^5]。

#### 创建新笔记本文件
进入工作目录后，点击右上角的 "New" 按钮可以选择创建新的 Python 或者其他语言环境下的笔记本文件。对于大多数情况，默认选项即为所需的 Python 版本[^1]。

#### 编辑与执行单元格
每个笔记本由多个单元格组成；这些可以是代码单元格也可以是 Markdown 文档说明形式存在。要编辑某个特定单元格只需单击它，然后按 Shift+Enter 键来运行当前选中的部分[^2]。

print("这是一个简单的Python代码示例")

#### 导入库和处理数据集
Jupyter Notebook 提供了一个交互式的开发平台，非常适合用于导入各种外部库以及操作本地或远程的数据资源。例如通过 Pandas 加载 CSV 文件进行数据分析：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('example.csv')
display(data.head())

#### 可视化展示结果
利用 Matplotlib、Seaborn 等可视化工具包可以直接在同一页面内绘制图表，便于直观理解计算过程及其产生的影响。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()