Jupyter Notebook 环境搭建与使用教程

1. 环境要求

1.1 系统要求

Windows 7/8/10/11
macOS 10.12 或更高版本
Linux (Ubuntu 16.04+ 或其他发行版)

1.2 Python 版本

Python 3.7 或更高版本（推荐 Python 3.8+）

2. 环境搭建步骤

2.1 安装 Python

方法一：使用官方 Python 安装包

访问 Python 官方网站
下载适用于您操作系统的 Python 3.8+ 版本
运行安装程序，确保勾选 “Add Python to PATH” 选项
完成安装后，在命令行中验证安装：

   python --version

方法二：使用 Anaconda（推荐）

访问 Anaconda 官方网站
下载适用于您操作系统的 Anaconda 安装包
运行安装程序，按照默认设置安装
安装完成后，Anaconda 会自动配置 Python 环境

2.2 安装 Jupyter Notebook

如果您使用 Anaconda，Jupyter Notebook 已经预装，可以直接使用。

如果使用原生 Python，需要手动安装：

# 使用 pip 安装
pip install jupyter

# 或者使用 conda 安装（如果您安装了 Anaconda）
conda install jupyter

2.3 安装项目所需依赖库

# 安装数据处理和可视化相关库
pip install pandas matplotlib seaborn numpy

# 或者使用 conda（如果您安装了 Anaconda）
conda install pandas matplotlib seaborn numpy

3. 启动 Jupyter Notebook

3.1 启动方式

方法一：命令行启动

打开命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux）
进入包含 .ipynb 文件的目录：

   cd E:\workcode\code

启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook

方法二：Anaconda Navigator 启动（仅适用于 Anaconda 用户）

打开 Anaconda Navigator
在界面中找到 “Jupyter Notebook”
点击 “Launch” 按钮启动

3.2 访问 Notebook

启动后，系统会自动打开浏览器并跳转到 Jupyter Notebook 界面（通常是 http://localhost:8888）。

4. 使用 Jupyter Notebook

4.1 打开 .ipynb 文件

在 Jupyter Notebook 界面中，导航到包含 .ipynb 文件的目录
点击要打开的文件，例如 1.ipynb

4.2 运行代码

选中代码单元格
按 Shift + Enter 运行当前单元格并跳转到下一个单元格
或者按 Ctrl + Enter 运行当前单元格但不跳转

4.3 保存截图

当图表显示时，可以直接使用系统截图工具（如 Windows 的截图工具、macOS 的截图功能）进行截图保存。

5. 目录结构说明

确保您的项目目录结构如下：


├── code/
│   ├── 3.py
│   └── 3.ipynb
├── data/
│   ├── dangan.csv
│   └── data.csv
└── result/

6. 常见问题及解决方案

6.1 中文字体显示问题

如果图表中的中文显示为方框或乱码，需要配置中文字体：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 用来正常显示负号

6.2 模块未找到错误

如果遇到 ModuleNotFoundError，请确保已安装所需库：

pip install pandas matplotlib seaborn numpy

6.3 路径问题

确保在正确的目录下启动 Jupyter Notebook，以便程序能正确找到数据文件。

7. 环境验证

创建一个简单的测试文件来验证环境是否正确配置：

# test_environment.py
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

print("Python 环境配置成功！")
print(f"pandas 版本: {pd.__version__}")
print(f"matplotlib 版本: {plt.matplotlib.__version__}")
print(f"numpy 版本: {np.__version__}")

# 简单测试
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [1, 4, 2, 3]})
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.title('测试图表')
plt.show()

运行此测试文件，如果能正常显示图表，说明环境配置成功。

8. 故障排除

8.1 无法启动 Jupyter Notebook

确认已正确安装 Python 和 Jupyter Notebook
检查 PATH 环境变量是否包含 Python 路径
尝试使用 python -m notebook 命令启动

8.2 图表无法显示

确认已安装 matplotlib 库
检查是否在代码中添加了 plt.show()
确认系统支持图形界面显示

按照以上步骤操作，您就可以成功搭建并使用 Jupyter Notebook 环境来运行这些实操题了。