jupyter notebook语法使用
时间: 2025-04-27 19:29:11 浏览: 33
### Jupyter Notebook 的语法使用
Jupyter Notebook 是一种交互式的笔记本工具,支持多种编程语言,最常用于 Python 编程环境。其核心在于能够混合编写可执行代码、方程式、可视化图表以及富文本元素。
#### 创建新的 Notebook 和基本操作
当启动 Jupyter Notebook 后,在浏览器中会打开文件浏览页面。点击右上角的新建按钮可以选择创建一个新的Python 3 (即默认的Python版本) Notebook[^1]。一旦进入编辑模式,用户可以在不同的单元格里输入并运行代码或者撰写文档说明。
#### 使用代码单元格
对于代码单元格而言,可以在此处编写任意合法的Python语句,并通过Shift+Enter来执行当前选中的cell。例如定义变量、调用函数或库等:
```python
print("这是一个简单的打印命令")
a = 5 * 7
b = a ** 2
print(b)
```
以上脚本会在控制台输出相应结果。
#### 使用 Markdown 单元格
除了代码之外,还可以利用Markdown格式化文字内容。这允许添加标题、列表、链接甚至LaTeX风格的数学表达式。要将某个Cell转换成Markdown形式只需先选定该Cell然后按`m`键即可切换到Markdown模式;如果想改回Code Cell则按下`y`键。
#### 基本的操作与保存
在顶部菜单栏提供了丰富的选项来进行各种各样的操作,比如重命名项目、重启kernel、中断正在运行的任务等等。完成工作之后记得及时保存更改——可以通过点击左上方的小磁盘图标实现这一点,也可以直接关闭标签页让系统自动提示是否保存修改过的notebooks。
#### 扩展功能和技巧
为了提高效率,掌握一些快捷键是非常有帮助的。例如,“H”能显示所有可用的快捷方式。“Ctrl+s”用来手动触发一次即时存档动作而不必离开当前视图去寻找对应的按钮位置。
#### Numpy 和 Pandas 库的支持
由于很多数据分析任务都会涉及到这两个强大的第三方包,因此这里也简短提及一下它们的功能特性。NumPy 提供了一个高性能多维数组对象 ndarray 及大量对该类数据进行快速操作的方法;而Pandas 则专注于提供灵活高效的数据结构 Series 和 DataFrame 来简化表格型数据集上的常见计算流程[^2]。
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