1 Jupyter簡介
Jupyter Notebook是一個交互式筆記本，支持運行40多種編程語言，本質是一個Web應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和Markdown。
2 安裝
使用pip或pip3安裝：
# sudo pip install jupyter
sudo pip3 install jupyter
3 簡單自定義設置
首先生成默認配置：
jupyter notebook --generate-config
接着會提示默認配置的位置，打開，找到c.NotebookApp.notebook.dir=''可以修改默認目錄：
注意需要加上u前綴，表示Unicode字符串。
c.NotebookApp.browser可以修改默認瀏覽器，比如修改為Chrome：
需要加上%s參數，路徑修改為對應路徑。
其余配置請配合注釋直接修改。
4 補全
補全需要安裝nbextensions以及nbextensions_configurator：
sudo pip3 install jupyter_contrib_nbextensions jupyter_nbextensions_configurator
# sudo pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter_nbextensions_configurator
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextensions_configurator enable --user
若依賴缺失請安裝對應依賴，安裝成功后打開Jupyter：
jupyter notebook
進入Nbextensions選項卡，去掉disable xxx的那個勾選，選擇Hinterland即可：
5 美化
默認的UI真的不忍直視，在Github上有一個jupyter-themes的工具，可以對其進行美化。首先使用pip3/pip安裝：
sudo pip3 install jupyterthemes
5.1 主題
安裝完成后，使用
jt -l
查看主題，攜帶的主題有7個：
- onedork
- grade3
- oceans16
- chesterish
- monokai
- solarizedl
- solarizedd
使用-t切換主題，比如：
jt -t chesterish
5.2 字體
支持以下三種自定義字體：
- 代碼字體：
-f - Notebook字體（界面字體）：
-nf - 普通文本/Markdown字體：
-tf
其中代碼字體（-f）支持如下：
Notebook字體（-nf）/普通文本字體（-tf）/Markdown字體（-tf）支持如下：
支持以下六種自定義字體大小：
- 代碼字體大小：
-fs，默認11 - Notebook字體大小：
-nfs，默認13 - 普通文本/Markdown字體大小：
-tfs，默認13 - Pandas Dataframs字體大小：
-dfs，默認9 - 輸出區域字體大小：
-ofs，默認8.5 - Mathjax字體大小：
-mathfs，百分比，默認100%
比如筆者喜歡Firacode字體，並且需要放大輸出區域的字體，可以如下設置：
jt -t chesterish -f firacode -fs 14 -ofs 12
5.3 Cell寬度與行距
可以手動控制Cell的寬度以及代碼的行距，-cellw控制寬度（默認980），-lineh控制行距（默認170）。
jt -cellw 1800 -lineh 200
5.4 UI元素顯示
- 工具欄顯隱：
-T - 名稱與Logo顯隱：
-N - 內核Logo顯隱：
-kl
5.5 繪圖風格
使用如下語句設置（需要在Jupyter內）：
from jupyterthemes import jtplot
jtplot.style()
其中style()的參數如下：
theme：字符串類型，主題，可選值與jt -l顯示一致context：字符串類型，取值paper，notebook，talk，postergrid：布爾類型，表示是否包含網格線gridlines：字符串類型，表示網格線的風格，比如--表示虛線ticks：布爾類型，表示x/y軸上的坐標標線的顯隱spines：布爾類型，表示圖像四周是否顯示包圍框fscale：float類型，表示縮放字體，圖例等等figsize：元組類型，表示默認的Matplotlib圖像的大小
筆者的參考配置：
jt -t chesterish -f firacode -fs 14 -ofs 12 -cellw 1500 -lineh 200 -T
6 常用庫安裝
使用pip+離線方式安裝，首先需要知道系統架構，可以使用：
arch
uname -m
等方式查看，比如筆者的是x86_64，戳這里進入下載，常用庫列表如下：
- Numpy
- Scipy
- Scikit-learn
- Scikit-image
- Spark MLLib（叫作PySpark）
- Theano
- TensorFlow
- PyTorch
- Pandas
- Matplotlib
下面以numpy進行演示安裝，搜索后點擊第一個：
根據Python版本，系統以及架構選擇對應的包，下載：
使用pip3或pip安裝即可：
其余庫安裝類似，若缺失依賴請先安裝依賴。