Jupyter Notebook开荒笔记

2022-06-19 17:30:23 浏览数 (2)

进入Jupyter Notebook

命令行窗口运行jupyter notebook命令,浏览器访问'http://localhost:8888/tree'即可

键盘快捷键

快捷键是 Jupyter Notebooks 最好用的功能之一。当你想运行任何代码块时,你只需要按下Ctrl Enter 即可。Jupyter Notebooks 提供的键盘快捷键非常多,为我们节省了大量时间。

Jupyter Notebook 提供了两种不同的键盘输入模式 - 命令和编辑。命令模式将键盘与 Notebook 命令绑定,并由具有蓝色左边距的带有灰色单元格边框来表示。编辑模式允许你将文本(或代码)输入活动单元格,并以绿色单元格边框表示。使用 Esc 和 Enter 可以在命令和编辑模式之间跳转。

常用快捷键已加粗,如果快捷键被系统中的其它应用占用,则可能会失效。

命令模式快捷键(按 Esc 键开启):

快捷键

作用

说明

Enter

转入编辑模式

Shift-Enter

运行本单元,选中下个单元

新单元默认为命令模式

Ctrl-Enter

运行本单元

Alt-Enter

运行本单元,在其下插入新单元

新单元默认为编辑模式

Y

单元转入代码状态

M

单元转入 markdown 状态

R

单元转入 raw 状态

1

设定 1 级标题

仅在 markdown 状态下时建议使用标题相关快捷键,如果单元处于其他状态,则会强制切换到 markdown 状态

2

设定 2 级标题

3

设定 3 级标题

4

设定 4 级标题

5

设定 5 级标题

6

设定 6 级标题

Up

选中上方单元

K

选中上方单元

Down

选中下方单元

J

选中下方单元

Shift-K

连续选择上方单元

Shift-J

连续选择下方单元

A

在上方插入新单元

B

在下方插入新单元

X

剪切选中的单元

C

复制选中的单元

Shift-V

粘贴到上方单元

V

粘贴到下方单元

Z

恢复删除的最后一个单元

D,D

删除选中的单元

连续按两个 D 键

Shift-M

合并选中的单元

Ctrl-S

保存当前 NoteBook

S

保存当前 NoteBook

L

开关行号

编辑框的行号是可以开启和关闭的

O

转换输出

Shift-O

转换输出滚动

Esc

关闭页面

Q

关闭页面

H

显示快捷键帮助

I,I

中断 NoteBook 内核

0,0

重启 NoteBook 内核

Shift

忽略

Shift-Space

向上滚动

Space

向下滚动

编辑模式快捷键( 按 Enter 键启动):

快捷键

作用

说明

Tab

代码补全或缩进

Shift-Tab

提示

输出帮助信息,部分函数、类、方法等会显示其定义原型,如果在其后加 ? 再运行会显示更加详细的帮助

Ctrl-]

缩进

向右缩进

Ctrl-[

解除缩进

向左缩进

Ctrl-A

全选

Ctrl-Z

撤销

Ctrl-Shift-Z

重做

Ctrl-Y

重做

Ctrl-Home

跳到单元开头

Ctrl-Up

跳到单元开头

Ctrl-End

跳到单元末尾

Ctrl-Down

跳到单元末尾

Ctrl-Left

跳到左边一个字首

Ctrl-Right

跳到右边一个字首

Ctrl-Backspace

删除前面一个字

Ctrl-Delete

删除后面一个字

Esc

切换到命令模式

Ctrl-M

切换到命令模式

Shift-Enter

运行本单元,选中下一单元

新单元默认为命令模式

Ctrl-Enter

运行本单元

Alt-Enter

运行本单元,在下面插入一单元

新单元默认为编辑模式

Ctrl-Shift--

分割单元

按光标所在行进行分割

Ctrl-Shift-Subtract

分割单元

Ctrl-S

保存当前 NoteBook

Shift

忽略

Up

光标上移或转入上一单元

Down

光标下移或转入下一单元

Ctrl-/

注释整行/撤销注释

仅代码状态有效

魔法命令

%lsmagic

打印当前可以用的魔法命令,当我们想使用一个魔法命令,而不知怎么拼写函数名时,可以使用%lsmagic来查询

%run

%run后面接着一个相对地址的py文件,表示运行这个py文件

%timeit

代码执行计时

代码语言:javascript复制
import numpy as np
%timeit np.sin(24)
#708 ns ± 17.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

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