jupyter 用来运行Python代码的优点：

1、基于代码区块与单元格，可单独运行某一些或某个单元格代码，易于调试与找bug

2、可插入例如markdown等说明性文字

2、易于观察数据、导入数据、划分特征和标签、划分训练集和测试集、构建模型，型可视化

安装

win+R 输入cmd打开命令行，输入pip install jupyter（Windows系统）

安装好后输入 jupyter notebook 即可打开浏览器进入jupyter

进入后新建Python文件即可

输入要执行的代码后，按shift+enter键即可执行代码

切换到markdown模式：单击此行前部分，按下“m”键，即可变为markdown文本

最常用快捷键

• Enter 从命令模式进入编辑模式

• Esc 从编辑模式退回到命令模式

• m 将代码单元格转换为Markdown单元格

• y 将Markdown单元格转换为代码单元格

• shift+Enter 运行本单元格，选择下面的代码块

• ctrl+Enter 运行本单元格

• alt+Enter 运行本单元格，在下方新建一个单元格

• a 在上方新建一个单元格（above）

• b 在下方新建一个单元格（below）

• 双击 d 删除选中的单元格（delete）

数据分析与可视化实战案例：学习时间与成绩的关系（线性回归）

观察数据、导入数据、划分特征和标签、划分训练集和测试集、构建模型，模型可视化

第1步：导入数据分析库pandas，数据可视化库matplotlib

%matplotlib inline 是Ipython的魔法函数，其作用是使matplotlib绘制的图像嵌入在juptyer notebook的单元格里
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

第2步：导入数据集，查看数据集

第3步：提取特征

提取特征：学习时间 提取标签：学习成绩

第4步：建立模型

拆分数据，四分之三的数据作为训练集，四分之一的数据作为测试集

以上即是jupyter notebook的大致使用方法