Jupyter notebook简介及嵌入Hexo博客中

本文简版同步发布于公众号『气象学家』传送门。Jupyter是从IPython notebook演变升级而来,是一个交互式笔记本。其借助所谓的内核(Kernel)的概念,现在Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、Julia、Python2、Python3、Ruby 等50多种不同编程环境。Jupyter集成了代码、公式、图片、注释、数据于一体,能够将其作为文档使用。Python的环境配置好后,可以逐步地处理数据,绘制图片,推导公式,能够极大地减少重复劳动,而且调试都很明了,调试通过,直接可以用作教学实践,而无需另外单独制作PPT。本文主要简单地介绍Jupyter的安装和使用,并用实例来说明。

Jupyter基本安装

在安装之前建议安装好Python,而比较推荐的方法是使用Anaconda或者是精简的Miniconda,Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,所以Anaconda的安装包比较大。如果为了省时间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版。现在推荐安装Python3.7+的版本,而Python2.x在2020年就停止维护了,目前大多数Python库都基于Python3+。

若安装了Anaconda

无需在单独安装jupyter了,安装包内已经包含。

可视化安装

64-Bit Graphical Installer (637 MB)安装方法,就是一顿点点点!!!即可!!!
Python 3.7 version(以Mac为例)
Download

命令行安装

64-Bit Command Line Installer (542 MB)安装方法:

获取安装文件

cd ~/ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.sh

安装miniconda,根据提示完成安装

cd ~/ bash Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.sh

环境变量

自动添加到zshrc或者bashrc中了

手动更新环境变量

source ~/.xxxxxxx

若安装了Miniconda

安装

和anaconda安装步骤一致

升级conda以及pip version

conda upgrade conda

pip install --upgrade pip

conda命令安装

conda install ipython jupyter

pip命令安装

pip install jupyter

更多详见jupyter官网

Jupyter的简单设置

启动

jupyter notebook

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jupyter notebook notebook.ipynb

jupyter notebook --port 9999

jupyter notebook --no-browser

设置

在github上发现了一个jupyter-themes工具,可以通过pip安装,非常方便使用。
首先是主题下载,命令行如下所示:

pip install --no-dependencies jupyterthemes==0.18.2

安装好了,有的电脑可能会提示缺少 lesscpy,继续 pip 安装

pip install lesscpy
然后是对主题选择、字体大小进行设置,譬如:

jt --lineh 140 -f consolamono -tf ptmono -t grade3 -ofs 14 -nfs 14 -tfs 14 -fs 14 -T -N

接着让 jupyter notebook 实现自动代码补全,首先安装 nbextensions

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

具体参考:链接

Jupyter的实例

从github上找到开源的气象ipynb文件”Python-Practical-Application-on-Climate-Variability-Studies

Jupyter的.ipynb文件显示加载

登陆https://nbviewer.jupyter.org/,然后输入相应的ipynb文件链接,即可在线显示。也可以在本地的jupyter中打开。

Hexo个人博客静态页面中嵌入Jupyter

由于Markdown能够支持html语法,所以,稍微调整一下高度和宽度,就能够适应博客的页面。

以GPCP降水相关分析。示例代码:

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<iframe src="https://nbviewer.jupyter.org/github/royalosyin/Python-Practical-Application-on-Climate-Variability-Studies/blob/master/ex12-Analysis%20of%20Monthly%20GPCP%20precipitation.ipynb" width="570" height="2000"></iframe>

效果如下:

参考:

链接.1
链接.2
链接.3
链接.4

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作者Gavin
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