Learn AI with Python · 课时

用于数据科学的 Jupyter Notebook

启动 Jupyter、编写单元格、使用魔术命令并导出 Notebook

用于数据科学的 Jupyter Notebook 是 CoddyKit 上的免费 Learn AI with Python 课时。这是第 2 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Learn AI with Python 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Learn AI with Python 课程共包含 4 节课。

使用笔记本进行探索

Jupyter 笔记本将代码、输出、图表和说明文字混合在同一份文档中。您可以在较小的单元格中运行代码，并在单元格之间保留状态，这非常适合迭代式数据探索。

笔记本与 JupyterLab

Jupyter 笔记本是经典的单文档界面。JupyterLab是现代化的类集成开发环境界面，提供文件浏览器、选项卡和多个面板。两者运行的都是相同的 .ipynb 文件。

pip install jupyterlab notebook

jupyter lab      # modern interface
jupyter notebook # classic interface

单元格类型

单元格分为代码（由内核执行）和 Markdown（呈现为格式化文本，用于编写说明）。按 M 键可将单元格切换为 Markdown，按 Y 键可切回代码。

# Code cell
import numpy as np
np.arange(5)

# Markdown cell (rendered):
# ## Section title
# Some **bold** explanation.

运行与输出

按 Shift+Enter 运行单元格并移到下一个单元格。最后一个表达式的值会自动显示，无需使用 print。

x = 2 + 2
x            # displays 4 below the cell

使用 %timeit 计时

%timeit 行魔法命令会多次运行一条语句并报告平均值。这是比较不同实现方式的标准方法。

%timeit sum(range(1000))
# 1000 loops, best of 5: 12.3 us per loop

为整个单元格计时

将百分号加倍即可使用单元格魔法命令。%%timeit 会为整个单元格计时，而不是只为单独一行计时。

%%timeit
total = 0
for i in range(1000):
    total += i

内嵌图表

%matplotlib inline 会告诉 Jupyter 将图表直接渲染在单元格下方的静态图像中。请在笔记本顶部附近设置一次即可。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 4, 9, 16])

在单元格中运行 shell 命令

在一行开头加上 ! 即可运行 shell 命令。无需离开笔记本，就能方便地检查版本或列出文件。

!pip install seaborn
!ls -la
!python --version

获取 shell 输出

您可以将 shell 输出赋给 Python 变量。结果是一个由输出行组成的列表。

files = !ls *.csv
print(len(files), "CSV files found")

内核：重启并全部运行

不按顺序执行可能会掩盖错误。内核 → 重启并全部运行会清除所有状态，并从上到下重新运行每个单元格，从而证明您的笔记本具有可复现性。

列出已定义的名称

%who 魔法命令会列出会话中定义的变量；完成长时间探索后，它有助于查看当前内存中有哪些内容。

%who
# files	np	plt	x

快速检查

检查您对笔记本基础知识的掌握情况。

总结

现在您已经能够高效地使用笔记本：

经典笔记本与类集成开发环境的 JupyterLab 共享 .ipynb 文件
代码与 Markdown 单元格类型
使用 %timeit / %%timeit 进行基准测试
使用 %matplotlib inline 显示图表
使用 !cmd 运行 shell 命令
使用“重启并全部运行”确保可复现，使用 %who 检查状态

常见问题解答

「用于数据科学的 Jupyter Notebook」课时是免费的吗？

是的 — 「用于数据科学的 Jupyter Notebook」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Learn AI with Python 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Learn AI with Python 课程共包含 4 节课。

「用于数据科学的 Jupyter Notebook」这节课中我会学到什么？

启动 Jupyter、编写单元格、使用魔术命令并导出 Notebook 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Learn AI with Python，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Learn AI with Python 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Learn AI with Python 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 2 节课，共 4 节。

「用于数据科学的 Jupyter Notebook」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Learn AI with Python 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Learn AI with Python 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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