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使用Jupyter执行Python程序

《Python Jupyter的安装与启动》一节图 2 所示的代码单元格(cell)中可以输入相应的代码或文档。在 Jupyter 笔记中,有两种单元格,即代码单元格和文本单元格。每个单元格都有两种模式,即编辑模式(Edit mode)和命令模式(Command mode)。

这种分类有点类似于 UNIX 系统中的 Vim 编辑器。在编辑模式下,我们可以在当前单元格输入文本或文档,当前单元格的边框呈现绿色,最左侧的边框会被加粗显示,如图 1 所示。

处于编辑模式下的代码单元格边框
图 1:处于编辑模式下的代码单元格边框

我们可以按 Esc 键,将编辑模式切换为命令模式。在命令模式下,无法输入代码或文档,此时可输入很多有用的快捷键,如按 A 键表示向上建立一个单元格,按 B 键表示向下建立一个单元格,按 DD(连续按两个 D )键表示可删除当前单元格等。

更多快捷键功能可参考 Jupyter 中【Help】菜单栏下的 Keyboard Shortcuts 选项,单击 Keyboard Shortcuts 选项后,会显示如图 2 所示的常用快捷键。记住常见的快捷键,可大大提高我们的开发效率。

Jupyter中的常用快捷键
图 2:Jupyter 中的常用快捷键

下面我们尝试在代码单元格中运行一些简单的代码语句,来感受一下 Jupyter 的风格。例如,在图 3 所示的编号为 In[1] 的代码单元格中输入“1 + 1”,然后按 Shift + Enter 组合键或者用鼠标单击图 1 中的 ▶| Run 按钮,即可运行这段代码,Out[1] 输出的结果为 2。

按 Shift + Enter 组合键的好处在于,除了能运行本单元格的代码,还会自动创建下一个单元格 In [2],我们可以分别在 In [2] 处定义一个变量“a = 10”,在 In [3] 处输入“a + 1”,于是在 Out[3] 处就会输出结果 11。

在Jupyter中输入代码
图 3:在 Jupyter 中输入代码

当然,我们可以一次性在代码单元格中输入大段代码,如例 1 所示。

【例 1】利用 Matplotlib 包绘图(plot.py)
#导入numpy包,用于计算
import numpy as np
#导入matplotlib包,用于绘图
import matplotlib.pyplot as plt

#设置随机数种子
np.random.seed(1)
#随机设置点的坐标
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

colors = np.random.rand(10)
area = (40 * np.random.rand(20))* * 2

%matplotlib inline

#设置散点图参数
plt.scatter(x,y,s = area, c = colors, alpha = 0.4)
#绘制散点图
plt.show()

我们暂不解释上述代码。在 Jupyter 的某个代码块(code cell)中输入上述代码后,同时按下 Shift + Enter 组合键运行这段代码,运行结果如图 4 中的内嵌图片所示。我们还可以用鼠标单击 Jupyter 中的 View 菜单,选择 Toggle Line Number(切换到行号),显示代码框中的行号。

在Jupyter中运行代码
图 4:在 Jupyter 中运行代码

上面我们简单讲解了 Jupyter 的基本用法。如果 Jupyter 的功能仅限于此,那它和普通的 IDE 开发环境就没有什么本质上的区别。事实上,Jupyter 的“文学化编程”到此并没有体现出来。那如何才能体现呢?这就要用到另外一种单元格— Markdown 单元格,关于 Markdown 单元格我们下节介绍。

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