Erste Schritte mit Jupyter Notebook: Ein Tutorial
Wenn Sie ein aufstrebender Datenwissenschaftler sind, der mit Python oder R arbeitet, müssen Sie wissen, wie man Jupyter Notebook verwendet. Es ist eine Open-Source- und serverbasierte IDE zum Bearbeiten von Daten, zum Teilen von Live-Code sowie zum Verwalten des Data-Science-Workflows.
Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie Sie Jupyter Notebook auf Ihrem lokalen Computer installieren und verwenden können.
So installieren und starten Sie Jupyter Notebook With Pip
Wenn Sie Jupyter Notebook über den Befehl pip install in einer virtuellen Umgebung installieren , können Sie es als unabhängiges Paket oder Modul in einem virtuellen Raum ausführen.
Um diese Methode verwenden zu können, muss Python auf Ihrem Computer installiert sein. Andernfalls besuchen Sie die Website python.org , um die neueste Version von Python herunterzuladen und zu installieren. Wenn Sie jedoch ein Mac- oder Linux-Benutzer sind, ist Python wahrscheinlich bereits standardmäßig installiert.
Wenn Sie ein Windows-Benutzer sind, stellen Sie sicher, dass Sie Python nach der Installation zum Windows-Pfad hinzufügen , damit es über die Befehlszeile ausführbar ist.
Wenn Sie die oben genannten Bedingungen erfüllt haben, öffnen Sie die Eingabeaufforderung an dem von Ihnen ausgewählten Ort.
Erstellen und aktivieren Sie als Nächstes eine virtuelle Python-Umgebung, falls Sie dies noch nicht getan haben.
Führen Sie in dieser virtuellen Umgebung den Befehl pip install notebook aus , um Jupyter Notebook zu installieren.
Führen Sie anschließend jupyter notebook aus , um den Jupyter Notebook-Server in Ihrem Standardbrowser zu starten.
So installieren und starten Sie Jupyter Notebook mit Anaconda Distribution
Anaconda Distribution ist ein IDE-Manager, mit dem Sie Jupyter Notebook in einer virtuellen Conda- Umgebung installieren können.
Sie können auch die technischen Details der Befehlszeile vermeiden, wenn Sie die Anaconda-Distribution verwenden. Mit wenigen Klicks können Sie Ihre virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren und Jupyter Notebook über den Anaconda Navigator installieren.
Um diese Option nutzen zu können, müssen Sie die neueste kompatible Version der Anaconda-Distribution herunterladen und installieren.
Sobald Sie Anaconda auf Ihrem Computer installiert haben, starten Sie den Anaconda Navigator. Um es unter Windows zu starten, können Sie die Windows-Suchleiste öffnen und nach Anaconda suchen. Klicken Sie dann im Suchergebnismenü auf Anaconda Navigator, um es zu öffnen.
Obwohl in der Basispfadumgebung von Anaconda Navigator Jupyter Notebook vorinstalliert ist, müssen Sie jedes Mal, wenn Sie eine Umgebung damit erstellen, eine neue installieren.
Sie können eine Conda- Umgebung erstellen und Jupyter Notebook über CMD oder Anaconda Navigator darin installieren.
Um die Anaconda Navigator-Option zu verwenden, klicken Sie in der Seitenleiste der App auf Umgebungen .
Schauen Sie als Nächstes in die untere linke Ecke der App und klicken Sie auf Erstellen .
Geben Sie im Feld Name einen bevorzugten Namen für Ihre virtuelle Umgebung ein. Wählen Sie dann die von Ihnen gewählte Sprache aus und klicken Sie auf Erstellen , um eine virtuelle Conda- Umgebung zu erstellen .
Wenn Sie eine Umgebung erfolgreich erstellt haben, wählen Sie sie aus und gehen Sie zu Startseite . Suchen Sie im Home- Menü Jupyter Notebook und klicken Sie auf Installieren , um es in dieser Umgebung zu installieren.
Klicken Sie nach Abschluss der Installation auf Starten .
Optional nach Jupyter Notebook über den Anaconda Navigator installiert haben , können Sie ein Terminal öffnen oder Eingabeaufforderung und verwenden Sie die activate env_name Befehl Conda virtuelle Umgebung , die Sie gerade erstellt zu aktivieren.
Ersetzen Sie env_name durch den Namen der Umgebung, die Sie gerade über Anaconda Navigator erstellt haben. Um diese Methode unter Windows zu verwenden, stellen Sie jedoch sicher, dass Sie Anaconda zum Windows-Pfad hinzufügen.
Wenn Sie die Anaconda Navigator-Option vollständig vermeiden möchten, können Sie alternativ eine Conda- Umgebung erstellen und Jupyter Notebook nur über das Terminal darin installieren.
Öffnen Sie dazu Ihr Terminal und führen Sie den Befehl conda create –name env_name aus . Wenn Sie ein Windows-Benutzer sind, können Sie conda.bat create –name env_name verwenden .
Verwenden Sie den Befehl pip install notebook , um Jupyter Notebook in dieser Umgebung zu installieren. Ersetzen Sie env_name durch Ihren bevorzugten Namen.
Starten Sie als Nächstes Jupyter Notebook, indem Sie den Befehl jupyter notebook ausführen .
Hinweis: Es wird empfohlen, Jupyter Notebook über die Befehlszeile zu starten. Auf diese Weise können Sie einen separaten Ordner für Ihr Projekt erstellen und eine virtuelle Umgebung für den Speicherort des Ordners erstellen sowie Jupyter Notebook in demselben Verzeichnis starten.
So verwenden Sie Jupyter Notebook
Nachdem Sie Jupyter Notebook installiert haben. Schauen wir uns einige Möglichkeiten an, wie Sie es verwenden können.
Wenn Sie Jupyter Notebook starten, gelangen Sie zu seiner Homepage, auf der Sie Ihre Dateien verwalten können.
NB: Wenn Sie Jupyter Notebook über das CMD in ein leeres Verzeichnis öffnen, erbt die Homepage normalerweise auch dieses leere Verzeichnis. Andernfalls werden alle Dateien im übergeordneten Verzeichnis auf der Startseite von Jupyter Notebook angezeigt.
So importieren Sie eine Datei in Jupyter Notebook
Möglicherweise möchten Sie mit einer externen Datei wie einem Excel-Dokument arbeiten. Sie können das in das Verzeichnis des Jupyter Notebooks importieren, falls es noch nicht vorhanden ist.
Um eine Datei in Jupyter Notebook zu importieren, schauen Sie in die obere rechte Ecke der App und klicken Sie auf Hochladen, um auf Ihrem PC nach einer Datei zu suchen.
Klicken Sie nach dem Hochladen der Datei auf die Option Hochladen neben der Datei, um sie dem übergeordneten Ordnerverzeichnis hinzuzufügen.
Arbeiten mit einem neuen Notizbuch
Jedes von Ihnen geöffnete Notizbuch führt Ihren Code in Dateien mit der Erweiterung .ipynb aus . Klicken Sie auf Neu, um ein Notizbuch oder einen Kernel zu öffnen. Wählen Sie dann Python 3 .
Um das neu geöffnete Notizbuch unter einem neuen Namen zu speichern, klicken Sie auf Datei .
Wählen Sie als Nächstes die Option Speichern unter und geben Sie Ihrem Notebook einen bevorzugten Namen.
So fahren Sie ein laufendes Notebook herunter
Um ein laufendes Notizbuch herunterzufahren, gehen Sie zur Startseite und wählen Sie Laufen . Es wird eine Liste der aktuell ausgeführten Kernel geladen.
Klicken Sie neben einem Notebook, das Sie schließen möchten, auf Herunterfahren , um es zu deaktivieren.
So fügen Sie neue Zellen in Jupyter Notebook hinzu
Im Jupyter Notebook Kernel können Sie Ihren Code in Zellen schreiben. Um eine neue Zelle hinzuzufügen, klicken Sie auf Einfügen . Wählen Sie dann Ihre bevorzugte Option.
Alternativ können Sie Tastaturkürzel verwenden, um neue Zellen hinzuzufügen. Um eine neue Zelle über einer vorhandenen Zelle hinzuzufügen, klicken Sie darauf und drücken Sie die Taste A auf Ihrer Tastatur.
Um eine Zelle darunter hinzuzufügen, wiederholen Sie den obigen Vorgang. Drücken Sie diesmal jedoch die Taste B auf Ihrer Tastatur.
Tippen Sie auf die Zielzelle, um eine Zelle nach oben oder unten zu verschieben. Klicken Sie anschließend oben im Kernel auf den Pfeil nach oben oder unten.
So führen Sie eine Zeile oder einen Codeblock in Jupyter Notebook aus
Um eine Codezeile oder einen Codeblock auszuführen, klicken Sie oben im Kernel auf die Option Ausführen .
Um einen Code mit der Tastenkombination auszuführen, drücken Sie Strg + Eingabetaste auf Ihrer Tastatur.
Laden eines Datensatzes mit Pandas in Jupyter Notebook: Ein praktisches Beispiel
Sie können auch einen Datensatz in den Kernel laden. Schauen wir uns den folgenden Beispielcode zum Lesen einer Excel-Datei mit Python an:
import pandas as pd
data=pd.read_excel(r"raw_data.xlsx")
data.head(10)
Beachten Sie, dass Sie nach dem Importieren oder Einfügen des Datasets in Ihr Arbeitsverzeichnis die Excel-Datei laden können, ohne den vollständigen Pfad aufzurufen. Drücken Sie Strg + Eingabetaste , um den obigen Code auszuführen.
Der obige Code gibt diese Ausgabe zurück:
Verwendung der Markdown-Eigenschaft von Jupyter Notebook
Mit der Markdown-Eigenschaft können Sie mathematische Ausdrücke und einfachen Text schreiben. Um mit der Markdown-Eigenschaft von Jupyter Notebook zu beginnen, müssen Sie einige grundlegende Syntax und Regeln beherrschen.
Schauen Sie sich einige der folgenden Regeln an:
- $ : Markierungscode öffnen und schließen
- Limits : Bezeichnet ein Limit
- sum : Rufe das Summensymbol auf
- alpha : Schreibe ein Alpha-Symbol
- beta : Schreibe ein Beta-Symbol
- gamma : Rufe ein Gammasymbol auf
- ^ {} : Hochgestellt ein Zeichen innerhalb des geschweiften Lotes
- _ {} : Schreiben Sie einen Index des Zeichens in die geschweifte Klammer
- cap : Führe ein Kappensymbol ein
- hat : Setzen Sie ein Hutsymbol über das nächste Zeichen
Um zu sehen, wie diese Regeln in der Praxis funktionieren, kopieren Sie den folgenden Markdown-Code und fügen Sie ihn in eine Zelle im Kernel ein.
$ beta_0 {^ 4} cap hat 6 sum Limits Partial 5_ {2} $
Tippen Sie anschließend auf die Zelle mit dem Code, schauen Sie zum oberen Rand des Kernels und klicken Sie auf die Dropdown-Liste Code .
Wählen Sie Markdown aus der Liste. Führen Sie dann den Markdown-Code aus.
Alternativ können Sie die Taste M auf Ihrer Tastatur drücken, um die ausgewählte Zelle auf Markdown zu schalten. Drücken Sie die Taste Y – Code – Modus zu wechseln.
Um die Markdown-Eigenschaft besser in den Griff zu bekommen, können Sie die Dokumente zu Jupyter Notebook Markdown Cells lesen .
Nutzen Sie Jupyter Notebook optimal
Mit Jupyter Notebook können Sie Data Science-Code in Echtzeit über einen lokalen oder Remote-Server ausführen und freigeben. Mit der Markdown-Eigenschaft können Sie auch mathematische Ausdrücke und geschriebene Texte mit anderen Personen teilen.
Jupyter Notebook ist nicht nur das Schreiben von Code, sondern auch eine produktive und lehrreiche Plattform für Tutoren und Lernende, um gemeinsam Datenblöcke für Data Science oder maschinelles Lernen auszuführen.
Dieses Tool bietet jedoch viele andere Funktionen. Die hier besprochenen sollten Ihnen den Einstieg erleichtern.