在Jupyter Notebook中运行Python与R语言完整指南

Jupyter Notebook 简介与安装

Jupyter Notebook 提供了一个图形化的交互式运行环境，这对于编程语言的学习与开发，尤其是数据可视化领域，带来了极大的便利。例如在 Windows 系统上使用 R 语言进行绘图时，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，从而方便地进行参数调整。

Python 语言原本基于命令行的交互式运行环境，虽然可以方便地测试和运行简单代码，但对可视化的支持并不友好。为此，开发者开发了 IPython 这一加强版的交互式运行环境，并在 IPython 的基础上进一步打造了 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程序，正如其名称中的“Notebook”（笔记本）所暗示的那样，通过 Jupyter Notebook，我们可以以笔记的形式记录和保存相关代码及运行结果，并将结果以文档形式与他人共享。

基于 Jupyter Notebook，还有一款成熟的集成开发环境（IDE），即 Jupyter Lab，它提供了 IDE 的完整功能。本文主要介绍 Jupyter Notebook 的使用，首先进行安装，它本质上是一个 Python 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即可启动服务：

jupyter notebook

启动之后，默认浏览器中会弹出对应的窗口，界面示意如下：

在 Files 菜单中显示的是电脑上的目录结构，点击即可跳转，这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。

在 Jupyter Notebook 中运行 Python

下面来介绍使用 Jupyter Notebook 运行 Python 和 R 的具体方法。

1. 运行 Python

默认情况下，Jupyter Notebook 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（Cell），在单元格中可以输入 Python 代码、文字注释等。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，可以直观地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。

配置与运行 R 语言

2. 运行 R 语言

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以安装并注册内核：

> 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。使用方式与 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，非常实用。

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 内容请搜索本站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本站！