为什么要有jupyter notebook的存在呢?
讲实话，Jupyter Notebook 的出现，简直是给像我这样（曾经）埋头苦代码的人们，送来了一缕救命的阳光。在那之前，你得忍受什么？一份报告写出来，需要数据支撑，你得写代码跑一遍，把结果导出来，然后去 Word 或者 Pages 里复制粘贴，再配上图表。每次修改数据，就得重来一遍。效率低得让人抓狂，而且，写给别人看的时候，那堆代码就像是天书，没人看得懂。
Jupyter Notebook 的出现，一下子就把这一切都改变了。它最核心的价值，就是把“代码”和“文本”这两样本来是分开的东西，无缝地融合在了一起，而且是以一种非常直观、易于理解的方式。
为什么这么说呢？我们一步步来拆解它的厉害之处：
1. 代码与解释的完美结合：
想象一下，你不是在写一份冰冷的技术文档，你是在写一份“会动”的故事。
代码块 (Code Cells): 这里是你写代码的地方，可以用 Python、R、Julia 等等多种语言。写完之后，直接在这儿运行，结果立刻就显示在代码下面。不用来回切换窗口，也不用担心代码运行环境的问题（后面再说）。
文本块 (Markdown Cells): 这才是真正让它与众不同的地方。你可以用 Markdown 格式写各种文字说明，比如：
背景介绍： 解释你为什么要做这个分析。
数据描述： 介绍你使用的数据集是什么样的。
方法论： 解释你采用了哪些数据处理和分析方法。
结果解读： 详细解释你从数据中看到的模式和洞察。
结论和建议： 基于你的发现，提出下一步的行动。
最关键的是，你可以在代码块之间插入这些说明，让读者一步一步跟着你的思路走。他们不仅能看到你跑了什么代码，更能理解你为什么跑这行代码，以及这行代码跑出来的结果意味着什么。
举个例子：
你可能有一段代码是用来计算平均值的：
```python
average_sales = df['Sales'].mean()
print(f"Average Sales: {average_sales:.2f}")
```
你就可以在上面加一个 Markdown 块，写上：“为了了解我们产品的平均销售表现，我们计算了所有销售记录的平均值。”
然后，在代码下面显示结果。这样，即使不懂编程的人，也能明白你做的每一步是什么意思。
2. 交互式探索的强大能力：
这一点尤其重要，尤其是在数据科学和机器学习领域。
即时反馈： 你写了一行代码，想看看它的效果？直接运行那一个代码块就行了。错误？很快就能定位。
迭代开发： 数据分析不是一次成型的。你可能需要尝试不同的方法、调整参数。Notebook 提供了一个非常方便的环境来做这个。你可以在一个块里尝试一个模型，在下一个块里试试另一个，对比结果，非常顺畅。
可视化集成： 很多数据分析离不开图表。Jupyter Notebook 可以直接嵌入各种数据可视化库（比如 Matplotlib, Seaborn, Plotly）生成的图表。这意味着你的分析过程、数据可视化和文字解释全部在一个地方，报告也自然就更直观、更有说服力。
3. 学习和分享的利器：
透明度和可复现性： 你的分析流程、代码、结果和解释都清晰地呈现在一个文件中。别人拿到你的 Notebook，可以一步步运行你的代码，复现你的结果。这对于团队协作、论文写作、开源项目来说，简直是福音。
教学和培训： Jupyter Notebook 是教授编程和数据科学的绝佳工具。讲师可以在 Notebook 里写代码演示，同时提供文字解释和练习。学生也能跟着 Notebook 学习、动手实践。很多在线课程、教程都大量使用 Jupyter Notebook。
易于分享： 你可以将 Notebook 文件 (.ipynb) 直接分享给其他人。他们只需要安装 Jupyter 环境，就能打开并运行。或者，你也可以将 Notebook 转换为 HTML、PDF 等格式，方便分享给不熟悉编程的同事或领导。
4. 强大的生态系统和扩展性：
多语言支持： 虽然 Python 是最常用的，但 Jupyter 的内核（Kernel）机制让它支持 R、Julia、Scala、SQL 等几十种编程语言，甚至还有为特定领域设计的内核。
丰富的扩展： 有很多第三方扩展可以增强 Jupyter Notebook 的功能，比如代码自动补全、代码格式化、版本控制集成等。
集成开发环境 (IDE) 的补充： 虽然 Jupyter 不是一个全功能的 IDE，但它在数据探索、原型设计和教学方面，比传统的 IDE 更灵活、更直观。很多数据科学家在进行初步探索时，会先用 Jupyter，然后将成熟的代码迁移到 IDE 中进行更复杂的开发。
总结一下，Jupyter Notebook 之所以重要，是因为它解决了困扰技术人员多年的一个核心问题：如何将“代码的执行”与“结果的展示和解释”有机地结合起来，并且以一种清晰、可复现、易于分享的方式呈现。 它让数据分析、科学计算、机器学习建模的过程变得更加透明、高效和有条理。
它不像一份纯代码文件那样难以理解，也不像一份纯文本报告那样缺乏动态的证据支撑。它就像一个活生生的科学实验记录本，记录了你做了什么，为什么这么做，以及得到了什么结果，并且让别人能够轻松地跟着你的步骤，亲自验证你的发现。这在信息爆炸、数据驱动决策的当下，其价值不言而喻。
Jupyter Notebook 的出现，一下子就把这一切都改变了。它最核心的价值，就是把“代码”和“文本”这两样本来是分开的东西，无缝地融合在了一起，而且是以一种非常直观、易于理解的方式。
为什么这么说呢？我们一步步来拆解它的厉害之处：
1. 代码与解释的完美结合：
想象一下，你不是在写一份冰冷的技术文档，你是在写一份“会动”的故事。
代码块 (Code Cells): 这里是你写代码的地方，可以用 Python、R、Julia 等等多种语言。写完之后，直接在这儿运行，结果立刻就显示在代码下面。不用来回切换窗口，也不用担心代码运行环境的问题（后面再说）。
文本块 (Markdown Cells): 这才是真正让它与众不同的地方。你可以用 Markdown 格式写各种文字说明，比如：
背景介绍： 解释你为什么要做这个分析。
数据描述： 介绍你使用的数据集是什么样的。
方法论： 解释你采用了哪些数据处理和分析方法。
结果解读： 详细解释你从数据中看到的模式和洞察。
结论和建议： 基于你的发现，提出下一步的行动。
最关键的是，你可以在代码块之间插入这些说明，让读者一步一步跟着你的思路走。他们不仅能看到你跑了什么代码，更能理解你为什么跑这行代码，以及这行代码跑出来的结果意味着什么。
举个例子：
你可能有一段代码是用来计算平均值的：
```python
average_sales = df['Sales'].mean()
print(f"Average Sales: {average_sales:.2f}")
```
你就可以在上面加一个 Markdown 块，写上：“为了了解我们产品的平均销售表现，我们计算了所有销售记录的平均值。”
然后，在代码下面显示结果。这样，即使不懂编程的人，也能明白你做的每一步是什么意思。
2. 交互式探索的强大能力：
这一点尤其重要，尤其是在数据科学和机器学习领域。
即时反馈： 你写了一行代码，想看看它的效果？直接运行那一个代码块就行了。错误？很快就能定位。
迭代开发： 数据分析不是一次成型的。你可能需要尝试不同的方法、调整参数。Notebook 提供了一个非常方便的环境来做这个。你可以在一个块里尝试一个模型，在下一个块里试试另一个，对比结果，非常顺畅。
可视化集成： 很多数据分析离不开图表。Jupyter Notebook 可以直接嵌入各种数据可视化库（比如 Matplotlib, Seaborn, Plotly）生成的图表。这意味着你的分析过程、数据可视化和文字解释全部在一个地方，报告也自然就更直观、更有说服力。
3. 学习和分享的利器：
透明度和可复现性： 你的分析流程、代码、结果和解释都清晰地呈现在一个文件中。别人拿到你的 Notebook，可以一步步运行你的代码，复现你的结果。这对于团队协作、论文写作、开源项目来说，简直是福音。
教学和培训： Jupyter Notebook 是教授编程和数据科学的绝佳工具。讲师可以在 Notebook 里写代码演示，同时提供文字解释和练习。学生也能跟着 Notebook 学习、动手实践。很多在线课程、教程都大量使用 Jupyter Notebook。
易于分享： 你可以将 Notebook 文件 (.ipynb) 直接分享给其他人。他们只需要安装 Jupyter 环境，就能打开并运行。或者，你也可以将 Notebook 转换为 HTML、PDF 等格式，方便分享给不熟悉编程的同事或领导。
4. 强大的生态系统和扩展性：
多语言支持： 虽然 Python 是最常用的，但 Jupyter 的内核（Kernel）机制让它支持 R、Julia、Scala、SQL 等几十种编程语言，甚至还有为特定领域设计的内核。
丰富的扩展： 有很多第三方扩展可以增强 Jupyter Notebook 的功能，比如代码自动补全、代码格式化、版本控制集成等。
集成开发环境 (IDE) 的补充： 虽然 Jupyter 不是一个全功能的 IDE，但它在数据探索、原型设计和教学方面，比传统的 IDE 更灵活、更直观。很多数据科学家在进行初步探索时，会先用 Jupyter，然后将成熟的代码迁移到 IDE 中进行更复杂的开发。
总结一下，Jupyter Notebook 之所以重要，是因为它解决了困扰技术人员多年的一个核心问题：如何将“代码的执行”与“结果的展示和解释”有机地结合起来，并且以一种清晰、可复现、易于分享的方式呈现。 它让数据分析、科学计算、机器学习建模的过程变得更加透明、高效和有条理。
它不像一份纯代码文件那样难以理解，也不像一份纯文本报告那样缺乏动态的证据支撑。它就像一个活生生的科学实验记录本，记录了你做了什么，为什么这么做，以及得到了什么结果，并且让别人能够轻松地跟着你的步骤，亲自验证你的发现。这在信息爆炸、数据驱动决策的当下，其价值不言而喻。
网友意见
Jupyter notebook做数据分析太方便了，它被设计就是为了科学计算的，可以支持Python、R、Julia、Scala等多种语言编程，而且在浏览器上运行，对硬件要求不高，符合多数人的需求。
作为一款开源的web应用，jupyter在用户体验上可以说非常良心，不仅有简洁的notebook ，还有工作台式的lab，甚至平台化部署的hub，对个人、企业都很实用。
我现在90%的数据分析项目都部署在notebook上，而且还把它当做了记事本来用，因为支持markdown、text，不要太方便。
很多网站代码编辑器都是用的notebook ，比如kaggle、天池、国内各大数据科学平台等。
如果大家对Jupyter notebook安装使用不太清楚，可以看这一篇，绝对全面
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