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适用小白:为什么要用Jupyter?以及,如何在Linux的Ubuntu 14.04LTS上安装和启动Jupyter Notebook

2017-03-20 16:41 1601 查看
首先,安装Jupyter,本文时基于Ubuntu14.04的LTS版本,即首先需要搭建一个适于安装JupyterNotebook的环境,

如果你是小白,请务必参考本博客的两篇博文:

1.Ubuntu安装及相应的Python环境搭建:
http://blog.csdn.net/icehui2012/article/details/62219008
2.Anaconda安装及对应调试:
http://blog.csdn.net/icehui2012/article/details/64123382
——当然,也可以不预装anaconda,实际上有一个IDE就够了

在Linux14.04上安装Jupyter Notebook(首先要保证网络畅通),操作如下(其实最好去看jupyter官网):

打开Terminal,输入

sudo pip install -U pip 回车

sudo pip install jupyter  回车

输入开机密码 回车

如果没报错,会出现如下界面:





安装完成时,会显示如下,注意看里面有一堆successfully。。。。。。非常赏心悦目



那么,如何开启Jupyter?

同样,在Terminal输入

Jupyter Notebook 回车

博主机器上的开启界面是下面的样子:



由此,打开了Jupyter的大门,想要初尝Jupyter的朋友,可以看一下下面的博客:
http://blog.csdn.net/lee_j_r/article/details/52791228
下面,是加载了博主正在修改的neural_style.py的界面:



个人感受——为什么选择Jupyter Notebook

原因很简单:使用Jupyter Notebook做数据向的,尤其是科学计算类的编程开发非常方便。

怎么个方便法呢,先看老宅的学习血泪史——

本科时,博主是个数学超级战五渣,听到高等数学的第一反应是。。。躲,所以听说了Matlab的老宅,就像那句歌词一样:一笑而过。。。。。。

后来,读了研的博主,本想在开发语言学习的道路上一试身手,听说大神都再用Vim,博主又开始了解Vim,在能够使用Vim做些开发和调试之后,

又掉进了喜欢用Notepad做开发的同学团队,

再后来,博主利用研一寒假的时间,又学会了Charm,

再后来,博主被导师推向了图像算法的研究路线上,百不情愿的博主硬着头皮又开始摸索Matlab。。。。。。(顺带着把C++又看了一遍,又玩了一把社区版的VS2015,WTF)

然而,要知道,任何一行,入行时没个师傅,意味着你一切要从零开始,

给一群“读研只为拿文凭”的师兄师姐们当师弟,博主我独自一人在实验室里起早贪黑模算法的日子,

你懂得。

再后来,博主的数学也恶补上了,算法做出来了,实验也成功了,博主凄凉的发现,想用单纯的平面的数学算法解决现实的图像问题,既没什么实际意义,然后,

做这个我能找到工作么??

再后来,博主开始了解DL,又是一个寒假,博主碰到了Jupyter Notebook。。。。。。

在打开Jupyter Notebook的那一刻,博主被Jupyter Notebook感动了。

在博主用过的这些代码编译器里,只有Matlab和Jupyter Notebook最像,区别就在于,使用Matlab调试,尤其大规模的计算结果输出时,经常输出结果就会随着屏幕的滚动而淹没在屏幕的上边缘,即使鼠标回滚也没办法调出来,而且非常难做断点调试。

Vim一直被代码开发者推崇,但是,博主的体会是,Vim确实轻便,只占用几个MB甚至也就十几个MB,虽然轻便,但软件轻便了,脑子就腹中了,用它起步,代码门槛高,许多操作需要直接用命令执行,虽然安装容易,但是上手麻烦,初学小白切勿模仿。

再有,像Visual Studio、Eclipse这类IDE,确实功能异常强大,体积也大,博主记得,06年安装一个VC++6.0,体积大约是550MB,也就是一张CD光盘的容量,如今一个VS2015的社区版动辄几个GB,当然,我们的硬盘容量也确实更大了。不过,博主刚才说过,对于科学计算,我想就想很阶段算个数字,你却让我先int main()...然后还要考虑定义int还是double还是float等等等等,说好的科学计算呢?

Jupyter就不一样了,它几乎结合了上面所说的所有IDE的长处,先Matlab一样的简单方便的计算方式,我可以输入将要计算的一部分,然后执行,执行结果就放在公式的下面,滚动条可以无限延长,不管多么大规模的输出都可以回滚到源头看公式,体积也不大,只要有网络,几条命令就可以完成安装。界面干净整洁,几乎做到了所有无关的信息全部不显示。最重要的,使用python做数据分析,使用四个库就基本够用,不用像大型IDE那样,还要安装各种各样的插件。最后,用Jupyter完全免费啊,用VS和Matlab还要去找破解版呢~
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