Jupyter 备忘清单是 Jupyter 编程工具的单页参考表
Jupyter 简介
Jupyter(/ˈdʒuːpɪtər/)是一个非营利组织,旨在“为数十种编程语言的交互式计算开发开源软件,开放标准和服务”。2014年由 Fernando Pérez 从 IPython
中衍生出来,Jupyter
支持几十种语言的执行环境。Jupyter
项目开发并支持交互式计算产品 Jupyter Notebook
(文件格式是 .ipynb
文件)、JupyterHub
和 JupyterLab。
安装 Jupyter 可以通过 pip 或 conda 来完成。
pip install jupyter
or conda install jupyter
mamba 安装
mamba install -c conda-forge jupyterlab
在命令行中输入
jupyter notebook
jupyter lab
(如果使用 Jupyter Lab
)来启动服务。
打开浏览器,访问本地服务器地址(通常是 http://localhost:8888/tree or http://localhost:8888/lab/tree )
右击文件夹,选择 New
-> Python 3
(或你安装的其他内核)。
保存 Notebook
使用菜单栏中的 File
-> Save and Checkpoint
或者按快捷键 Ctrl+S (Cmd+S on Mac)。
使用菜单栏中的 File
-> Close and Halt
。
按键 | 操作 |
---|---|
Enter | 转入编辑模式 |
Shift-Enter | 运行本单元,选中下个单元 |
Ctrl-Enter | 运行本单元 |
Alt-Enter | 运行本单元,在其下插入新单元 |
y | 单元转入代码状态 |
m | 单元转入markdown状态 |
R | 单元转入raw状态 |
1 | 设定 1 级标题 |
2 | 设定 2 级标题 |
3 | 设定 3 级标题 |
4 | 设定 4 级标题 |
5 | 设定 5 级标题 |
6 | 设定 6 级标题 |
Up | 选中上方单元 |
k | 选中上方单元 |
Down | 选中下方单元 |
j | 选中下方单元 |
Shift-K | 扩大选中上方单元 |
Shift-J | 扩大选中下方单元 |
a | 在上方插入新单元 |
b | 在下方插入新单元 |
x | 剪切选中的单元 |
c | 复制选中的单元 |
Shift-V | 粘贴到上方单元 |
zz | 恢复删除的最后一个单元 |
dd | 删除选中的单元 |
Shift-M | 合并选中的单元 |
Ctrl-S | 文件存盘 |
L | 转换行号 |
O | 转换输出 |
Shift-O | 转换输出滚动 |
Esc | 关闭页面 |
Q | 关闭页面 |
H | 显示快捷键帮助 |
0,0 | 重启Notebook内核 |
I,I | 中断Notebook内核 |
Shift | 忽略 |
Shift-Space | 向上滚动 |
Space | 向下滚动 |
按键 | 操作 |
---|---|
Tab | 代码补全或缩进 |
Shift-Tab | 提示 |
Ctrl-] | 缩进 |
Ctrl-[ | 解除缩进 |
Ctrl-A | 全选 |
Ctrl-Z | 复原 |
Ctrl-Shift-Z | 再做 |
Ctrl-Y | 再做 |
Ctrl-Home | 跳到单元开头 |
Ctrl-Up | 跳到单元开头 |
Ctrl-End | 跳到单元末尾 |
Ctrl-Down | 跳到单元末尾 |
Ctrl-Left | 跳到左边一个字首 |
Ctrl-Right | 跳到右边一个字首 |
Ctrl-Backspace | 删除前面一个字 |
Ctrl-Delete | 删除后面一个字 |
Esc | 进入命令模式 |
Ctrl-M | 进入命令模式 |
Shift-Enter | 运行本单元,选中下一单元 |
Ctrl-Enter | 运行本单元 |
Alt-Enter | 运行本单元,在下面插入一单元 |
Ctrl-Shift-- | 分割单元 |
Ctrl-Shift-Subtract | 分割单元 |
Ctrl-S | 文件存盘 |
Shift | 忽略 |
Up | 光标上移或转入上一单元 |
Down | 光标下移或转入下一单元 |
Jupyter Notebook
支持一系列以 %
或 %%
开头的魔法命令,这些命令可以提供特殊功能。例如,%matplotlib inline
可以在 Notebook
中内嵌绘图;%%time
可以测量代码执行时间。
调用 python
文件,可以使用 %run
命令来调用 python
文件。例如,%run my_script.py
可以运行当前目录下名为 my_script.py
的 python 文件。
Jupyter Notebook
支持使用虚拟环境来隔离不同的项目依赖。你可以使用 conda
或 venv
(Python 3
自带的虚拟环境管理工具)来创建和管理虚拟环境,并在 Notebook
中选择使用哪个环境。
JupyterLab
支持通过安装扩展插件来增强功能。你可以通过 JupyterLab
的扩展管理器搜索和安装扩展插件,例如代码格式化、主题更改、Git
集成等。