1、什麽是jupyter notebook

　 jupyter notebook是一種 Web 應用，能讓用戶將說明文本、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中。它可以直接在代碼旁寫出敘述性文檔，而不是另外編寫單獨的文檔。也就是它可以能將代碼、文檔等這一切集中到一處，讓用戶一目了然。

Jupyter這個名字是它要服務的三種語言的縮寫：Julia，PYThon和R，這個名字與“木星（jupiter）”諧音。Jupyter Notebook 已迅速成為數據分析，機器學習的必備工具。因為它可以讓數據分析師集中精力向用戶解釋整個分析過程。我們可以通過Jupyter notebook寫出了我們的學習筆記。

2、jupyter notebook安裝

　　對於新手，這裏強力推薦使用安裝Anaconda進行jupyter安裝。Anaconda則是一個打包的集合，裏面預裝好了conda、某個版本的python、眾多packages、科學計算工具等等，所以也稱為Python的一種發行版。可方便地安裝Python，Jupyter Notebook以及用於科學計算和數據科學的其他常用軟件包。

安裝如下：

安裝步驟：

1、官網下載Anaconda。建議下載Anaconda的最新Python 3版本。

2、按照安裝說明一步步安裝即可。

值得註意的是，安裝步驟中有一個地方需要確認：

　　第一個勾是是否把Anaconda加入環境變量，這涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推薦打勾，如果不打勾話問題也不大，可以在之後使用Anaconda提供的命令行工具進行操作；第二個是是否設置Anaconda所帶的Python 3.6為系統默認的Python版本，這個自己看著辦，問題不大。

　　對於有經驗的用戶，或者說linux用戶，可以使用Python的包管理器pip安裝Jupyter ，而不是Anaconda。下面為安裝步驟。

1、確保你是最新的版本; 舊版本可能會遇到一些依賴問題：

pip3 install --upgrade pip

2、使用以下命令安裝Jupyter Notebook：

pip3 install jupyter

3、anaconda配置jupyter的默認啟動路徑

首先了解一下anaconda navigator,從開始菜單中，以管理員方式運行Anaconda Navigator桌面應用程序。

當Navigator啟動時，它會驗證是否安裝了Anaconda。如果運行成功，會顯示如下界面：

home目錄中是顯示的我們已經安裝了的軟件，後面我們可以通過這裏直接啟動需要用到的軟件。

environment目錄下展示的是當前環境及當前我們已經安裝了的包，第一次進入這個界面會詢問你是否修改路徑，你可以將路徑修改到你的project項目目錄下，當然你也可以通過channels修改路徑。這裏先不修改。同時你還可以通過create創建或則導入新的環境。

poject目錄下你可以創建工程或者導入已經存在了的項目：

Learning目錄下就是一些相關的教程鏈接。

community即一些相關的交流論壇，方便開發者進行交流。

在開始菜單中以管理員身份運行Anaconda Prompt，這裏就是啟動conda環境管理器。

在Anaconda Prompt for Windows中使用conda命令行命令可以完成一系列的操作。關於conda的命令行請參考官方文檔，只做一個大概的介紹：

(1)環境創建及管理

下面是我們需要安裝Python 3.4的操作

# 創建一個名為python3.4的環境，指定Python版本是3.4（不用管是3.4.x，conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4
 
# 安裝好後，使用activate激活某個環境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活後，會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣，實際上，此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除，再把3.4對應的命令加入PATH
 
# 此時，再次輸入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系統已經切換到了3.4的環境
 
# 如果想返回默認的python 2.7環境，運行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
 
# 刪除一個已有的環境
conda remove --name python34 --all

（2）Conda的包管理

Conda的包管理就比較好理解了，這部分功能與pip類似。例如，如果需要安裝scipy：

# 安裝scipy
conda install scipy
# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目，對於python 3.4，conda會同時安裝numpy和mkl（運算加速的庫）

# 查看已經安裝的packages
conda list
# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包，不依賴於pip，因此可以顯示出通過各種方式安裝的包

conda的一些常用操作如下：

# 查看當前環境下已安裝的包
conda list

# 查看某個指定環境的已安裝包
conda list -n python34

# 查找package信息
conda search numpy

# 安裝package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用-n指定環境名稱，則被安裝在當前活躍環境
# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝

# 更新package
conda update -n python34 numpy

# 刪除package
conda remove -n python34 numpy

前面已經提到，conda將conda、python等都視為package，因此，完全可以使用conda來管理conda和python的版本，例如

# 更新conda，保持conda最新
conda update conda
 
# 更新anaconda
conda update anaconda
 
# 更新python
conda update python
# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的當前最新版本

補充：如果創建新的python環境，比如3.4，運行conda create -n python34 python=3.4之後，conda僅安裝python 3.4相關的必須項，如python, pip等，如果希望該環境像默認環境那樣，安裝anaconda集合包，只需要：

# 在當前環境下安裝anaconda包集合
conda install anaconda
 
# 結合創建環境的命令，以上操作可以合並為
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安裝，根據需求安裝自己需要的package即可

（3）設置國內鏡像

如果需要安裝很多packages，你會發現conda下載的速度經常很慢，因為Anaconda.org的服務器在國外。所幸的是，清華TUNA鏡像源有Anaconda倉庫的鏡像，我們將其加入conda的配置即可：

# 添加Anaconda的TUNA鏡像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中鏡像地址加有引號，需要去掉

# 設置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

執行完上述命令後，會生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:UsersUSER_NAME.condarc文件，記錄著我們對conda的配置，直接手動創建、編輯該文件是相同的效果。

4）共享環境

共享環境非常有用，它能讓其他人安裝你的代碼中使用的所有包，並確保這些包的版本正確。

你可以在你當前的環境中終端中使用

conda env export > environment.yaml

將你當前的環境保存到文件中包保存為YAML文件（包括Pyhton版本和所有包的名稱）。

命令的第一部分 conda env export 用於輸出環境中的所有包的名稱（包括 Python 版本）

在 GitHub 上共享代碼時，最好同樣創建環境文件並將其包括在代碼庫中。這能讓其他人更輕松地安裝你的代碼的所有依賴項。

導出的環境文件，在其他電腦環境中如何使用呢？

首先在conda中進入你的環境，比如activate py3

然後在使用以下命令更新你的環境：

#其中-f表示你要導出文件在本地的路徑，所以/path/to/environment.yml要換成你本地的實際路徑
conda env update -f=/path/to/environment.yml

對於不使用 conda 的用戶，通常可以使用

pip freeze > environment.txt

　　將一個 txt文件導出並將環境包括在其中，然後別人就可以使用

pip install -r /path/requirements.txt

安裝該項目實際需要的包（其中/path/requirements.txt是該文件在你電腦上的實際路徑）。

4、jupyter Notebook默認啟動路徑修改

下面講解的是如何更改jupyter的默認啟動路徑。 在軟件頁打開jupyter Notebook

會打開一個瀏覽器界面和一個cmd命令界面：

這裏瀏覽器打開的是Notebook Dashboard，它將顯示筆記本服務器啟動目錄中的筆記本，文件和子目錄列表。值得註意的是，這裏打開的是C:\Users\Administrator，這是因為jupyter notebook命令會在電腦本地以默認配置啟動jupyter服務，windows下可以通過以下方式修改默認路徑

運行Anaconda Prompt後，輸入指令

jupyter notebook --generate-config 

生成jupyter的配置文件。

找到文件並打開 ，在第214行找到

#c.NotebookApp.notebook_dir = ‘‘

將其改為

c.NotebookApp.notebook_dir = ‘H:\Jupyter‘

這裏的H:\Jupyter即為我們想要設置的路徑。這裏註意：第一、文件夾必須先創建好，不然會jupyter初始化時會找不到目錄 第二、要取消註釋，c前面的#要去掉。 第三、要註意文件名不可以是數字

保存並關閉。

在開始菜單中打開jupter notebook屬性

因為%USERPROFILE%會使得jupyter打開固定地址。 所以將目標後面的%USERPROFILE%刪除，並將起始位置改為我們期望的路徑，結果如下：

運行Jupter Notebook可以看到如下結果：

參考資料：

Anaconda document

最省心的Python版本和第三方庫管理——初探Anaconda

初學python者自學anaconda的正確姿勢是什麽？？

Conda Docs

Anaconda 下 Jupyter 更改默認啟動路徑方法

如何在Linux系統搭建jupyter notebook

jupyter Notebook環境搭建