jupyter記事本的安裝和簡單應用

 1.概述

　　jupyter記事本是一個基於Web的前端，被分成單個的代碼塊或單元。根據需要，單元可以單獨運行，也可以一次全部運行。這使得我們可以運行某個場景，看到輸出結果，然后回到代碼，根據輸出結果對代碼做出相應的調整（說白了就是可以直接在瀏覽器中編寫Python程序，然后執行程序並輸出結果，是不是感覺很方便呀！）。jupyter記事本對於數據探索是非常理想的選擇。

2.安裝

　　前提條件：Python環境已搭建好和pip已安裝好（pip是 Python 包管理工具，該工具提供了對Python 包的查找、下載、安裝、卸載的功能）。　　

　   2.1 安裝IPython及IPython Notebook

　　1) pip install IPython

　　

　　2) pip install urllib3 --安裝IPython Notebook的依賴

　　

　　3) pip install jupyter --安裝IPython Notebook

　　

　　2.2 安裝科學計算包

　　安裝這些計算包是為了做數據分析

　　1) pip install numpy

　　2) pip install matplotlib

　　3) pip install pandas

　　4) pip install scipy

　　5) pip install scikit-learn

　　6) pip install seaborn

3.啟動

　　輸入啟動指令：jupyter notebook

　　我們可以在啟動信息中看到存放記事本文件的本地路徑還有Web應用地址

　　

4.Demo

　　打開Web應用，然后我新建了一個名為PycharmProjects的文件夾

　　 　

　　然后我在PycharmProjects的文件夾中新建了一個記事本，然后我們就可以通過記事本進行開發工作了。

　　

　　這里，我通過調用API接口的方式，獲取到樣例數據，並將該數據存放至本地文件，然后將文件中的數據輸出至電子表格

import os
import pandas as pd
import requests
import seaborn as sns

PATH = 'C:/Users/Administrator/Desktop/'

r = requests.get('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data')

with open(PATH + 'iris.data','w') as f:
    f.write(r.text)

os.chdir(PATH)

df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data',names=['sepal length','sepal width','pepal length','pepal width','class'])

df.head()

 　　對數據做可視化操作

sns.pairplot(df,hue="class")