使用jupyter notebook运行python和R的步骤

    一个图形化的交互式运行环境,对于编程语言的学习和开发,特别是可视化方面,提供了极大的便利。比如在window上使用R语言进行绘图,在R语言自带的交互环境中,可以实时观测到代码的可视化效果,从而方便的进行参数调整。

    python语言基于命令行的交互式运行环境,可以方便的测试和运行简单代码,但是对于可视化的支持不是很友好,为此,有开发人眼开发出了ipython这一加强版的交互式运行环境,在ipython的基础上,又进一步打造出了jupyter notebook这一强大的交互式运行环境。

    jupyter notebook是一款基于浏览器的应用,正如名字中的notebook一词所表示的含义,通过jupyter notebook,我们可以以笔记的形式记录和保存相关的代码和运行结果,并将结果以文档的形式与其他人共享。

    基于jupyter notebook, 还有一款成熟的IDE, 即jupyter lab,提供了IDE的完整功能,本文我们主要介绍jupyter notebook的使用, 首先进行安装,其实就是一个python的模块,使用pip包管理器进行安装的代码如下

    
    pip install notebook

    安装成功后,在命令行中输入以下命令可以启动

    
    jupyter notebook

    启动之后,在默认的浏览器中会弹出对应的窗口,示意如下

    在Files菜单中,显示的是电脑上的目录结构,可以点击进行跳转,相当于调整当前工作目录的作用。通过右上角的New菜单,可以新建文件夹或者文件。对于notebook而言,默认只提供了python语言的接口。实际上,jupyter notebook支持python,R Ruby, C++等多门编程语言,只不过需要安装对应的接口。

    下面来介绍使用jupyter notebook运行python和R的方法

    1. 运行python

    默认情况下,只支持python的运行,通过New菜单新建notebook, 编程语言选择python, 然后就会弹出如下所示的窗口

    Untitled是默认的文件名,可以双击进行修改。绿色方框称之为单元格,在单元格中可以输入python代码,文字注释等等, 单元格中的内容默认为代码,也可以通过下拉菜单进行调整。

    在左上角的工具栏中,+号表示新增单元格,接下来是剪切,复制,粘贴功能,上下的箭头用于切换单元格,运行按钮用于运行单元格中的代码,示例如下

    从上图可以看到,通过jupyter notebook, 可以直观的看到变量内容以及可视化的效果。将对应的文件进行保存,在工作目录下,会生成一个后缀为.ipynb的文件。

    2. 运行R

    在jupyter notebook中运行R语言,首先需要安装IRkernel这个R包,该R包的作用如下图所示

    在R的交互环境中运行如下代码

    
    > install.packages("IRkernel")
    > IRkernel::installspec(user = FALSE)

    安装成功后,重启jupyter notebook,就可以看到,在notebook中支持R语言了。使用方式和python类似,示例如下

    通过jupyter notebook, 可以实时查看代码的运行效果,在开发可视化代码时,非常的好用。

    到此这篇关于使用jupyter notebook运行python和R的步骤的文章就介绍到这了,更多相关jupyter notebook运行python和R内容请搜索lingkb以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持lingkb!