notebook

https://www.yuguocong.cn/ jupyter notebook折腾日记 1.采用直接pip安装 pip install jupyter 不过可能由于是版本自带的pip有问题，而且用的Python版本也还是2.7的，反正就出现了各种问题。中间解决的有： 重新升级pip，但是发现直接pip还是有问题，于是找到问题原因，可能名字有点对不上，找到bin目录下还有一个pip2，在Python里面运行，发现果然是这个，有点心酸，还是换了这个。 升级之后，会出现各种的权限问题，没事，给！ 之后运行，发现没有浏览器，于是又想起服务器上没有，又加上命令试了一下，而且每次都要复制一个长长的token吗？。。 2.采用Anaconda安装 正好晚上在床上看到一个链接，说这个更方便，反正也是折腾嘛，就试试了。过程稍微写一写哈 在清华镜像站找到采用Anaconda相应版本下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 找到后复制链接： wget 链接 安装Anaconda: sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh # 一路yes就装了 服务器管理控制台开放8888端口（当然端口可以配置，也随便换了） 运行 jupyter notebook --generate-config

1、运行 安装成功 2、打开cmd输入python，运行结果显示Python的版本号等，则安装成功，否则需要配置环境变量 3、进入cmd打开python所在文件夹，输入pip install jupyter notebook，等待安装完成即可 来源： https://www.cnblogs.com/xiao-hai/p/11719740.html

Jupyter 远程访问 jupyter 远程访问的工作方法是，在本地通过浏览器打开jupyter，但是代码和服务运行在远程集群中。 集群设置 首先需要确保集群中安装有python和jupyter。 在集群 /opt/intel/2019 目录下，已经安装好python3和jupyter。将其添加入环境变量中 export PATH=/opt/intel/2019/intelpython3/bin:${PATH} 随后对python路径进行检查，可以看出此时已经在调用intel python。 $ which python /opt/intel/2019/intelpython3/bin/python 随后用以下命令对 jupyter 进行设置，设置 jupyter 登录密码。 $ jupyter notebook --generate-config $ jupyter notebook password Enter password: **** Verify password: **** 此时在个人目录下就生成了 jupyter 配置文件 jupyter_notebook_config.py 。 对配置文件进行修改，增加以下设置 c.NotebookApp.ip='*' # 星号代表任意ip，这个跟mysql的权限设置一样，所以说知识是互通的 c.NotebookApp

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name “虚拟环境名称” 然后再打开jupyter notebook中kernel中可以change kernel了，搞定！ 来源： https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11676453.html

Notebook Workflows: The Easiest Way to Implement Apache Spark Pipelines by Dave Wang , Eric Liang and Maddie Schults Posted in Company Blog August 30, 2016 原文地址： https://databricks.com/blog/2016/08/30/notebook-workflows-the-easiest-way-to-implement-apache-spark-pipelines.html?utm_campaign=Databricks+newsletter&utm_source=hs_email&utm_medium=email&utm_content=33725326&_hsenc=p2ANqtz-_CPc4b85FULAIRDxWPGIqdIOKvv9SOdyPMtf3qADjQeig66mEQsauP3a7nOzkV3oUdIlC68kVDVvcvCxUB-gbvvUNt8Q&_hsmi=33725326 Today we are excited to announce Notebook Workflows in Databricks. Notebook Workflows is a set of APIs that

$ python -m venv projectname $ source projectname/bin/activate (venv) $ pip install ipykernel (venv) $ ipython kernel install --user --name=projectname 来源： https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/11672852.html

< anaconda配置jupyer notebook遇到的问题 - 500 : Internal Server Error > 问题描述： 我的jupyer notebook是在anaconda上安装的，在配置完新的环境之后launch，能够进入notebook的目录但是无法新建ipynb文件，也无法打开ipynb文件，只要一打开就是500 : Internal Server Error。 于是便上网寻找解决的办法： Stack Overflow：Jupyter Notebook 500 : Internal Server Error 注意：其中给予的代码是在anaconda prompt中输入而非自身的cmd。我一开始刚接触anaconda也不知道里面具体有些什么，不了解纯属正常情况。anaconda prompt就类似于liunx的bash，windows的cmd，输入命令行进行操作。 这个网站上给出了多种解决的方法不仅仅是局限于这一种错误。 但是我反复试验后还是并没有解决的我出现的问题，后来又经过了许久，才突然发现是在更改的时候忘记把环境换成自己的环境而依旧是在base环境下进行的操作，打开又是在新环境下的操作，所以才会有这样的错误。 如何用anaconda prompt切换环境 打开anaconda prompt 输入命令： activate [your

引言 本篇介绍Jupyter Notebook的概念以及常用快捷方式。 概述 Jupyter Notebook也称为 Ipython notebook是一种Web应用程序，您可以在其中创建和共享包含实时 代码 ， 方程式 ， 可视化效果 以及 文本 的文档，Jupyter Notebook是帮助您获得所需的数据科学技能的理想工具之一。 特色在于cell： cell的先后顺序不区分，区分cell执行顺序： 理解上：这一个ipy文件在内存中对应的一块缓存，当cell执行后，其它cell都可以访问。 推荐阅读 关于Jupyter Notebook的28个技巧 快捷键——更具生产力！ 两种模式 键盘输入模式 Jupyter Notebooks 提供了两种不同的键盘输入模式——命令和编辑： 命令模式是将键盘和笔记本层面的命令绑定起来，并且由带有蓝色左边距的灰色单元边框表示。 编辑模式让你可以在活动单元中输入文本（或代码），用绿色单元边框表示。 1 使用 Esc 和 Enter 在命令模式和编辑模式之间跳跃。 cell的两种模式 code模式 与 markdown 模式 命令行模式(按 Esc 生效)编辑快捷键 运行选中的cell： 1 Ctrl+Enter 运行代码块并选择下面的代码块 1 Shift+Enter 运行cell并在下面添加一个新单元： 1 Alt + Enter 插入cell

Mac 安装Jupyter Notebook 安装 pip install -- upgrade pip pip install jupyter 使用 在工作目录中运行： python -m IPython notebook 可以在浏览器8888端口访问notebook 来源： https://www.cnblogs.com/yuanfang0903/p/11597416.html

利用juypter搭建远程可访问的python交互页面 为了在没有安装python的机器上工作，在装有python和相关包的电脑上安装Jupyter并进行配置，设置端口和转发，就可以在远端的设备上用浏览器进行代码的调试和显示了。 目录 利用juypter搭建远程可访问的python交互页面 目录 条件 配置步骤 在命令行生产配置文件 修改配置文件 端口转发 条件 安装Jupyter。一般如果利用Anaconda安装包，其中自带了Jupyter，可以在命令行里启动 jupyter notebook 就会开启一个内核，在浏览器调出8888端口进行显示 配置步骤 1. 在命令行生产配置文件： $ jupyter notebook - - generate - config 设置密码： 方法 A 在ipython或者python 运行环境中调用设置密码 >>from notebook.auth import passwd In [ 2 ]: passwd() Enter password: xxxxxx Verify password: xxxxxx Out [ 2 ]: 'sha1:67c9e60bb8b6:9ffede0825894254b2e042ea597d771089e11aed' # 这一密钥要复制到下面的配置文件中 方法 B（5.0vision） $ jupyter