数据科学工具 Jupyter Notebook 教程(一)

ipython notebook 是一个基于浏览器的 python 数据分析工具，使用起来非常方便，具有极强的交互方式和富文本的展示效果。jupyter 是它的升级版，它的安装也非常方便，一般 Anaconda 安装包中会自带。安装好以后直接输入 jupyter notebook 便可以在浏览器中使用。

一、为什么使用 Jupyter

关于为什么使用 jupyter 进行分析，而不是用 python 脚本或仅仅利用 excel，知乎中有两点很赞的回答：

1、基于过程

数据分析和传统的 MVC 软件开发的最大区别在于，数据分析存在一个 data flow, 我们是在不断的做计算，并且画图。这里存在一个大致的 "顺序"，比如：

1. 先对数据进行处理，去掉有问题的数据 (Data Wrangling)。

2. 从各个角度看一个这个数据各个维度的分布情况 (Data Exploration)。

3. 根据自己的想法、要求，做具体的分析，计算。

4. 对计算结果做进一部分的分析。

这有点类似做应用题。而这是传统的 IDE (e.g. PyCharm) 没有办法做到的。假如全部都写脚本+输出，那么你 每张图可能都要保存下来，然后再单独点进去看，很麻烦。而 Notebook 做这个要更方便，结果直接产生在 Cell 下面。

反言之，如果你不需要这种频繁的计算-画图的话，那么 notebook 可能还真没什么大不了。

2、Hackable

和第一点对应，Notebook 的是计算+文档的混合体，而本身又是 web-based，因此非常好 hack, 比如我的 notebook 因为非常长，所以就加了个侧边栏目录：

再比如，在分析电影数据的时候，我觉得用 card 来展示更方便一点，所以可以这样显示数据：

完整知乎回答，参考：

https://www.zhihu.com/question/37490497/answer/212044783

二、Jupyter 安装与使用

正常情况下，Anaconda 安装包中已经自带了 jupyter、jupyter-notebook。对于 miniconda，或者其他只安装了 python 的机器，需要借助 pip 安装：

pip install ipython

pip install jypyter

或者使用 conda 命令安装：

conda install jupyter

更多安装说明，请参考官网：http://jupyter.org/install.html

接下来，我们只需要在命令行输入 jupyter notebook 或者 jupyter-notebook 即可：

# 指定 ip 及端口启动 jupyter notebook

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8080

# 启动 jupyter notebook 时不启动浏览器

jupyter notebook --no-browser

# 启动 jupyter notebook

这时候，jupyter 会自动生成一个用于登陆 jupyter Notebook 的 token，我们在浏览器打开：http://localhost:8888/?token=120a457da88d214270e...22a376d3d4 ，即可进入登陆后的 Jupyter Notebook web：

在 jupyter notebook web 页面，我们可以点击 "New" → "Python2" 创建 python2 笔记。我们可以在这两个笔记中使用 markdown 语法进行编辑，也可以交互执行 python 代码。

jupyter notebook web 登陆后，点击右上角 "Logout" 可退出；通过输入上面的 token 可重新登陆。或者我们可以通过 jupyter notebook password 命令设置密码进行登陆（如果忘记密码也可以通过该命令进行重置）。默认 jupyter notebook passwd 保存在 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.json：

最后，使用 Jupyter notebook，开启属于你自己的数据科学之旅吧！

年末将近，事情也多了起来，码士猿也有一段时间没有更新了，今天我胡汉三又回来啦！在诞节到来之际，本猿在这里祝福大家平平安安，圣诞节快乐！也祝福我的家人永远健康快乐，爱你们！！！

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