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原创

jupyterlab以及anaconda的使用

2023-08-31 08:29:24
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JupyterLab和Anaconda是两个广泛用于数据科学和机器学习的工具。JupyterLab是一个交互式的开发环境,它提供了一个灵活的用户界面,可以在同一个界面中同时运行代码、编辑文本和可视化数据。它是基于Jupyter Notebook构建的,但相比于Notebook,JupyterLab提供了更多的功能和扩展性。用户可以通过在浏览器中打开JupyterLab,创建和编辑Jupyter笔记本,运行代码单元格,并实时查看输出结果。JupyterLab还支持多种编程语言,如Python、R和Julia,以及丰富的扩展库,可以满足各种数据分析和科学计算的需求。Anaconda是一个基于Python的开源发行版本,它集成了许多常用的数据科学和机器学习工具。Anaconda包含了Python解释器及其相关的科学计算库,如NumPy、Pandas和SciPy,并提供了一个强大的包管理器,可以方便地安装、更新和管理各种Python包和依赖项。此外,Anaconda还包括了JupyterLab和Jupyter Notebook,这使得用户可以轻松地使用JupyterLab进行交互式数据。

anaconda的安装

linux环境:

# 进入临时目录执行以下命令
wget repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 初始化 
conda init

# 另起一个终端,显示环境
conda env list

 

anaconda的使用

# 如果想要在linux环境中安装不同版本比较繁琐,在实际AI实验中推荐使用虚拟环境进行安装,开发机镜像中已经安装miniconda工具。
# 下面为简单创建指定python版本的命令
# 创建虚拟环境 并且指定python版本
conda create -n env-python3.6 python=3.6
# 创建环境后,激活环境
conda activate env-python3.6
# 激活后,终端会提示当前环境名称
#(env-python3.6) root@7e81e598df2f:/#
# 查看当前python版本
python --version
#Python 3.6.13 :: Anaconda, Inc.

基于anaconda的jupyterlab安装

# 检索jupyterlab
conda search jupyterlab

# 安装jupyterlab
conda install jupyterlab

# 启动jupyterlab
jupyter lab

jupyterlab的使用

  1. JupyterLab将在默认的Web浏览器中打开(通常是在8888端口上)。如果默认浏览器没有自动打开,终端会显示一个URL,可以复制并在浏览器中手动粘贴该URL。

  2. JupyterLab的界面会显示在浏览器中。可以在左侧的文件浏览器中创建、打开和管理Jupyter笔记本(.ipynb文件)和其他文件。

  3. 在JupyterLab中,可以新建一个Jupyter笔记本或打开现有的笔记本。点击左侧文件浏览器中的 "+ Notebook" 按钮来创建一个新的笔记本。也可以通过点击文件浏览器中的现有笔记本来打开它。

  4. 在笔记本中,可以编写和执行Python代码、撰写Markdown文档、运行命令等。可以使用代码单元格来编写和执行代码,使用Markdown单元格来编写文本说明。要执行单元格中的代码,可以按Shift + Enter键或点击工具栏中的运行按钮。

  5. JupyterLab还提供了许多其他功能和扩展,例如绘图、表格、终端等。

  6. 当完成使用JupyterLab时,可以关闭终端中的JupyterLab进程,或在终端中按Ctrl + C组合键停止JupyterLab。

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JupyterLab和Anaconda是两个广泛用于数据科学和机器学习的工具。JupyterLab是一个交互式的开发环境,它提供了一个灵活的用户界面,可以在同一个界面中同时运行代码、编辑文本和可视化数据。它是基于Jupyter Notebook构建的,但相比于Notebook,JupyterLab提供了更多的功能和扩展性。用户可以通过在浏览器中打开JupyterLab,创建和编辑Jupyter笔记本,运行代码单元格,并实时查看输出结果。JupyterLab还支持多种编程语言,如Python、R和Julia,以及丰富的扩展库,可以满足各种数据分析和科学计算的需求。Anaconda是一个基于Python的开源发行版本,它集成了许多常用的数据科学和机器学习工具。Anaconda包含了Python解释器及其相关的科学计算库,如NumPy、Pandas和SciPy,并提供了一个强大的包管理器,可以方便地安装、更新和管理各种Python包和依赖项。此外,Anaconda还包括了JupyterLab和Jupyter Notebook,这使得用户可以轻松地使用JupyterLab进行交互式数据。

anaconda的安装

linux环境:

# 进入临时目录执行以下命令
wget repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 初始化 
conda init

# 另起一个终端,显示环境
conda env list

 

anaconda的使用

# 如果想要在linux环境中安装不同版本比较繁琐,在实际AI实验中推荐使用虚拟环境进行安装,开发机镜像中已经安装miniconda工具。
# 下面为简单创建指定python版本的命令
# 创建虚拟环境 并且指定python版本
conda create -n env-python3.6 python=3.6
# 创建环境后,激活环境
conda activate env-python3.6
# 激活后,终端会提示当前环境名称
#(env-python3.6) root@7e81e598df2f:/#
# 查看当前python版本
python --version
#Python 3.6.13 :: Anaconda, Inc.

基于anaconda的jupyterlab安装

# 检索jupyterlab
conda search jupyterlab

# 安装jupyterlab
conda install jupyterlab

# 启动jupyterlab
jupyter lab

jupyterlab的使用

  1. JupyterLab将在默认的Web浏览器中打开(通常是在8888端口上)。如果默认浏览器没有自动打开,终端会显示一个URL,可以复制并在浏览器中手动粘贴该URL。

  2. JupyterLab的界面会显示在浏览器中。可以在左侧的文件浏览器中创建、打开和管理Jupyter笔记本(.ipynb文件)和其他文件。

  3. 在JupyterLab中,可以新建一个Jupyter笔记本或打开现有的笔记本。点击左侧文件浏览器中的 "+ Notebook" 按钮来创建一个新的笔记本。也可以通过点击文件浏览器中的现有笔记本来打开它。

  4. 在笔记本中,可以编写和执行Python代码、撰写Markdown文档、运行命令等。可以使用代码单元格来编写和执行代码,使用Markdown单元格来编写文本说明。要执行单元格中的代码,可以按Shift + Enter键或点击工具栏中的运行按钮。

  5. JupyterLab还提供了许多其他功能和扩展,例如绘图、表格、终端等。

  6. 当完成使用JupyterLab时,可以关闭终端中的JupyterLab进程,或在终端中按Ctrl + C组合键停止JupyterLab。

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