专栏｜重识Jupyter：打开笔记本，创建你的数据科学之家

上个星期，我在阿里云ECS上配置了一个Jupyter Server，现在，无论身处何方，只要有网络，我的iPad都可以随时利用该工具写文章，撸Python代码了。

提起Jupyter，可能有些人还不太熟悉，但如果你是一位数据科学家、机器学习工程师或软件工程师，那么你一定不会陌生。Jupyter是一个交互式计算环境，主要用于科学计算和数据分析，它集成了代码执行、可视化和文档编辑等功能，是一个非常强大的工具。

Jupyter 最大的特色就是它的交互式环境，我们可以直接在笔记本中编写和运行代码，并立即看到运行结果。这使得我们可以快速地进行数据探索和模型训练，非常适合快速迭代和开发。同时，Jupyter还支持 Markdown 格式的文本编辑，可以将代码、文本、公式和图表等元素融合在一起，让我们的文档更加丰富和美观。

Jupyter支持多种编程语言，包括Python、R、Julia、Scala等，并且提供了丰富的扩展库，可以满足我们各种各样的需求。例如，我们可以使用Jupyter来进行数据清理、数据可视化、机器学习、深度学习等任务。

总的来说，Jupyter是一个非常棒的数据科学工具，可以帮助我们提高工作效率和创造力。如果你还没有使用过Jupyter，我强烈建议你尝试一下。相信我，你一定会爱上它的。

下面，我将向大家介绍一下Jupyter的一些基本功能和使用技巧。

1. Jupyter 笔记本

Jupyter笔记本是Jupyter的核心组件，它是一个交互式环境，可以让我们编写和运行代码。笔记本可以分为多个单元格，每个单元格可以包含代码、文本、公式或图表。单元格可以按顺序执行，也可以单独执行。

2. Markdown 文本编辑器

Jupyter支持Markdown格式的文本编辑，Markdown是一种轻量级的标记语言，语法简单易懂，可以轻松地将代码、文本、公式和图表等元素融合在一起。

3. 交互式代码执行

Jupyter支持交互式代码执行，我们可以直接在笔记本中编写和运行代码，并立即看到运行结果。这使得我们可以快速地进行数据探索和模型训练，非常适合快速迭代和开发。

4. 可视化

Jupyter支持多种数据可视化库，我们可以轻松地将数据可视化，以帮助我们更好地理解数据。

5. 扩展库

Jupyter提供了丰富的扩展库，我们可以安装这些扩展库来扩展Jupyter的功能。例如，我们可以安装扩展库来支持更多的编程语言、数据可视化库和机器学习库。

6. 应用场景

Jupyter可以用于各种各样的应用场景，包括：

• 数据清理和预处理
• 数据可视化
• 机器学习和深度学习
• 科学计算
• 软件开发

Jupyter是一个非常强大的工具，可以帮助我们提高工作效率和创造力。如果你还没有使用过Jupyter，我强烈建议你尝试一下。相信我，你一定会爱上它的。