jupyter notebook运行简朴程序

一. 使用 cmd 创建虚拟环境

1.创建虚拟环境

（1）创建新的虚拟环境（本项目名设置为zhineng），并设置python版本

1. conda create -n zhineng python=3.6

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（2）查看python版本

1. python --version

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（3）查看全部虚拟环境

1. conda env list

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（3） 激活虚拟环境：激活后，在 cmd 的前面会显示所激活虚拟环境的名称。

1. conda activate zhineng

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 2.为虚拟环境安装包

（1）安装Jupyter Notebook
        这是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示效果。

1. conda install notebook

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（2）安装jupyterlab
        jupyterlab扩展了 Jupyter Notebook 的功能，增加了更多的工具和灵活性，支持多个文档和视图并排工作，包括 Jupyter Notebooks、终端、文本编辑器、图形控制台和富媒体输出。支持集成文件浏览器，支持文件的查看和操纵。支持第三方扩展和插件，用户可以自界说和扩展功能。支持在 JupyterLab 中直接运行终端下令。支持多用户实时协作，类似 Google Docs 的多人编辑功能。支持使用 ipywidgets 创建和使用交互式小部件。可用于数据清洗、变换、建模和可视化及天生和展示动态报告。

1. conda install jupyterlab

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（3）安装 numpy
        NumPy是用于数值计算的库，提供了很多高级的数学算法和便利的数组(矩阵)操纵方法。

1. conda install numpy

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（4）安装Matplotlib
        Matplotlib是用来绘图的库。使用Matplotlib能将实验效果可视化，并在视觉上确认深度学习运行期间的数据。

1. conda install matplotlib

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（5）安装scipy 
        scipy是一个用于科学计算的Python库，它提供了一组工具来处理和分析科学数据1。该库不仅提供了很多高级函数和方法，如优化、插值以及傅里叶变换等，还通过其灵活的数组对象使科学计算更加高效便捷。

1. conda install scipy

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（6）安装eric-ide
        eric-ide是一个开源的集成开发环境，旨在为用户提供一个功能齐备、界面友好的编程环境，支持代码编辑、调试、项目管理等功能。

1. conda install eric-ide

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（7）查看虚拟环境里面的安装包
        输入下面下令后，查看上述安装的包是否存在。

1. conda list

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3.退出以及删除虚拟环境

1. conda remove -n zhineng --all

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二、在jupyter notebook中编写代码

1.前期预备

（1）在上述虚拟环境中输入如下下令，即可自动跳转到浏览器中打开jupyter notebook界面

1. jupyter notebook

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（2） 在jupyter notebook中可新建一个文件夹，重命名part1，之后我们的讲授的每一章将存放一个文件夹中。

（3）单击part1文件夹，在该文件夹中新建一个.ipynb文件，并打开此文本文件。该文件可直接编写及运行代码。

2.编写python脚本文件

（1）编写简朴语句：输入后点击运行按钮，直接在下方显示运行效果。
print()是一个内置函数，用于将指定的内容输出。"I'm hungry!"是字符串，双引号内包罗可直接输出的内容。

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