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[Linux操作系统]openSUSE 下安装与使用 Jupyter Notebook 的完整指南|,openSUSE Jupyter Notebook

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本文详细介绍在openSUSE Linux操作系统上安装与使用Jupyter Notebook的步骤。从系统环境配置、安装所需依赖,到Jupyter Notebook的安装及启动,内容全面,旨在帮助用户轻松上手这一强大的数据分析和可视化工具。

本文目录导读:

  1. openSUSE 简介
  2. Jupyter Notebook 简介
  3. 安装 Jupyter Notebook
  4. 使用 Jupyter Notebook
  5. 常用技巧

在当今这个数据科学和机器学习盛行的时代,Jupyter Notebook 成为了许多开发者和科研人员的重要工具,本文将为您详细介绍如何在 openSUSE 系统下安装和使用 Jupyter Notebook。

openSUSE 简介

openSUSE 是一个开源的操作系统,以其稳定性和安全性而闻名,它提供了丰富的软件仓库和强大的社区支持,是开发者和科研人员的理想选择。

Jupyter Notebook 简介

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序,允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档,它支持超过 40 种编程语言,包括 Python、R 和 Julia,是数据科学和机器学习领域的热门工具。

安装 Jupyter Notebook

1、更新系统

在安装 Jupyter Notebook 之前,首先确保您的系统是最新的,打开终端,输入以下命令:

sudo zypper refresh
sudo zypper update

2、安装 Python 和 pip

Jupyter Notebook 需要依赖 Python,因此需要先安装 Python,openSUSE 默认安装了 Python 3,但为了确保兼容性,我们建议安装 Python 3.8 或更高版本,pip 是 Python 的包管理工具,也需要安装。

sudo zypper install python3 python3-pip

3、安装 Jupyter Notebook

使用 pip 安装 Jupyter Notebook:

pip3 install notebook

4、验证安装

安装完成后,输入以下命令验证 Jupyter Notebook 是否安装成功:

jupyter notebook --version

如果返回版本信息,则表示安装成功。

使用 Jupyter Notebook

1、启动 Jupyter Notebook

在终端中输入以下命令启动 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

Jupyter Notebook 会自动在默认的 Web 浏览器中打开一个新的标签页,并显示一个包含各种选项的 DashbOArd。

2、创建新笔记本

在 Jupyter Notebook 的 Dashboard 中,点击右上角的“New”,然后选择 Python3,这将创建一个新的笔记本,您可以在其中编写和执行代码。

3、编写和执行代码

在新创建的笔记本中,您可以看到一个包含一行代码的单元格,在单元格中输入 Python 代码,然后按“Shift + Enter”执行,执行结果将显示在单元格下方。

4、保存和分享笔记本

您可以随时保存笔记本,以便以后继续使用,点击工具栏上的“Save”按钮即可,您还可以导出笔记本为多种格式,如 HTML、PDF 等,以便与他人分享。

常用技巧

1、使用魔法命令

Jupyter Notebook 支持一种特殊的命令,称为魔法命令,这些命令以“%”开头,可以执行一些特定操作,如:

- %matplotlib inline:在笔记本中直接显示 matplotlib 图表。

- %timeit:测量代码执行时间。

2、使用扩展插件

Jupyter Notebook 支持各种扩展插件,以增强其功能,可以安装代码折叠、代码提示等插件,以提高编写代码的效率。

3、使用多核处理器

如果您的计算机有多个核心,可以通过以下设置让 Jupyter Notebook 使用多核处理器,提高执行速度:

import multiprocessing
import os
num_cores = multiprocessing.cpu_count()
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = str(num_cores)

本文详细介绍了在 openSUSE 系统下安装和使用 Jupyter Notebook 的过程,通过遵循上述步骤,您可以在 openSUSE 上成功安装 Jupyter Notebook,并开始进行数据分析和机器学习项目。

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