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Jupyter入门与实战
作者:冯立超 著
出版社:人民邮电出版社
出版时间:2021-05-01
ISBN:9787115558855
定价:¥79.80
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内容简介
本书全面讲解Jupyter的功能、应用、体系架构、配置和部署等内容。全书共8章,前4章面向希望学习Python、数据科学及人工智能相关知识,但尚无软件开发基础的读者,以零起点的方式讲述Jupyter的功能与操作,并以Jupyter Notebook为工具,讲述Python的基础知识,以及使用Python开展数据科学工作的入门内容;后4章深入讲述Jupyter的高级应用、配置、管理,以及JupyterLab和JupyterHub等相关内容。本书尽量涵盖Jupyter各方面的内容,致力于成为一本Jupyter完全手册。本书适合Jupyter及Python初学者阅读学习,也适合Python程序员,有Jupyter使用基础的软件开发人员、数据科学及人工智能的从业人员,配置和部署Jupyter系统的IT管理员阅读。
作者简介
冯立超,上海腾盛智能安全科技股份有限公司物联传感事业部总监,微软认证讲师MCT、微软认证系统工程师MCSE、微软最有价值专家MVP,一直从事信息系统及软件研发相关技术与管理工作。曾著有《中国IT服务管理指南》《用Project 2007构建企业项目管理信息系统》等图书。
目录
第 1章 Jupyter入门\t1
1.1 Jupyter简介 1
1.2 快速安装Jupyter 2
1.2.1 基本概念 3
1.2.2 安装Jupyter 3
1.3 Jupyter Notebook快速上手 5
第 2章 Jupyter Notebook操作详解 11
2.1 Jupyter Notebook仪表板 11
2.1.1 Files页 12
2.1.2 Running页 13
2.1.3 Clusters页 14
2.1.4 Quit按钮及Logout按钮 14
2.2 Notebook 15
2.2.1 什么是Notebook 15
2.2.2 Jupyter Notebook文件 16
2.2.3 单元格类型 18
2.2.4 编辑模式与命令模式 19
2.2.5 内核 20
2.3 Notebook操作 22
2.3.1 File菜单 22
2.3.2 Edit菜单 26
2.3.3 View菜单 28
2.3.4 Insert菜单 30
2.3.5 Cell菜单 30
2.3.6 Kernel菜单 32
2.3.7 Widgets菜单 33
2.3.8 快捷方式 35
2.4 Markdown及数学公式 37
2.4.1 Markdown 37
2.4.2 数学公式 46
第3章 使用Jupyter学习Python 53
3.1 Python简述 53
3.1.1 Python编程举例 54
3.1.2 运行Python代码 56
3.2 Python语法速览 66
3.3 变量与对象 68
3.3.1 Python变量的概念与特点 68
3.3.2 Python变量的基本类型 69
3.4 内置数据结构 77
3.4.1 列表 78
3.4.2 元组 81
3.4.3 字典 82
3.4.4 集合 82
3.4.5 小结 83
3.5 流程控制 84
3.5.1 条件判断 84
3.5.2 while循环 85
3.5.3 for循环 86
3.5.4 break及continue语句 87
3.6 函数 88
3.6.1 使用函数 88
3.6.2 定义函数 89
3.6.3 默认参数值 91
3.6.4 不定长参数 91
3.6.5 匿名函数 92
3.7 模块与包 92
3.7.1 模块与包的基本概念 92
3.7.2 从Python标准库导入模块 96
3.7.3 导入第三方模块 97
3.7.4 包管理器Anaconda 99
3.8 面向对象编程 99
3.8.1 面向过程编程与面向对象编程基本概念 99
3.8.2 类和实例 102
3.8.3 继承和多态 104
3.8.4 小结 108
3.9 输入输出 110
第4章 通过Jupyter开启数据科学之路 113
4.1 数据科学相关工具简介 113
4.1.1 NumPy 113
4.1.2 Pandas 115
4.1.3 Matplotlib 117
4.1.4 SciPy 118
4.2 了解机器学习 119
4.2.1 使用Scikit-learn 120
4.2.2 其他机器学习工具 126
第5章 Jupyter Notebook高级应用 129
5.1 Jupyter扩展 129
5.1.1 安装Jupyter Notebook扩展包 129
5.1.2 常用Jupyter Notebook的扩展功能 132
5.1.3 理解Jupyter Notebook扩展 136
5.2 Widget控件 139
5.2.1 认识Widget 140
5.2.2 常用Widget简介 144
5.2.3 在Widget之间建立关联 149
5.2.4 Widget事件 152
5.2.5 使用Widget构建实时交互应用 156
5.3 Magic命令 160
5.3.1 Magic简介 160
5.3.2 常用Magic 161
5.4 Nbconvert 165
5.4.1 安装Nbconvert 166
5.4.2 使用Nbconvert 169
第6章 配置和管理Jupyter 171
6.1 Jupyter架构与原理 171
6.1.1 从IPython说起 171
6.1.2 Jupyter架构 174
6.2 Jupyter安装与配置 174
6.2.1 安装Jupyter 175
6.2.2 配置Jupyter 179
6.3 Jupyter的安全性 180
6.3.1 Jupyter Notebook服务器的安全验证 180
6.3.2 使用SSL实现安全通信 183
6.4 Jupyter多语言支持 186
6.4.1 安装R内核 186
6.4.2 安装Julia内核 188
第7章 JupyterLab 193
7.1 安装JupyterLab 193
7.2 使用JupyterLab 195
7.2.1 JupyterLab界面 196
7.2.2 JupyterLab功能与操作 201
7.3 JupyterLab 扩展 206
7.3.1 使用Extension Manager 206
7.3.2 常用扩展举例 212
第8章 JupyterHub 217
8.1 JupyterHub的概念与架构 217
8.1.1 JupyterHub的概念 217
8.1.2 JupyterHub的架构 218
8.1.3 JupyterHub的部署方式 219
8.2 安装JupyterHub最小环境 219
8.3 安装JupyterHub + JupyterLab环境 225
8.3.1 基本概念与过程 225
8.3.2 在Python虚拟环境中安装和配置 226
8.3.3 管理conda环境 231
8.3.4 设置反向代理 234
后记 238
1.1 Jupyter简介 1
1.2 快速安装Jupyter 2
1.2.1 基本概念 3
1.2.2 安装Jupyter 3
1.3 Jupyter Notebook快速上手 5
第 2章 Jupyter Notebook操作详解 11
2.1 Jupyter Notebook仪表板 11
2.1.1 Files页 12
2.1.2 Running页 13
2.1.3 Clusters页 14
2.1.4 Quit按钮及Logout按钮 14
2.2 Notebook 15
2.2.1 什么是Notebook 15
2.2.2 Jupyter Notebook文件 16
2.2.3 单元格类型 18
2.2.4 编辑模式与命令模式 19
2.2.5 内核 20
2.3 Notebook操作 22
2.3.1 File菜单 22
2.3.2 Edit菜单 26
2.3.3 View菜单 28
2.3.4 Insert菜单 30
2.3.5 Cell菜单 30
2.3.6 Kernel菜单 32
2.3.7 Widgets菜单 33
2.3.8 快捷方式 35
2.4 Markdown及数学公式 37
2.4.1 Markdown 37
2.4.2 数学公式 46
第3章 使用Jupyter学习Python 53
3.1 Python简述 53
3.1.1 Python编程举例 54
3.1.2 运行Python代码 56
3.2 Python语法速览 66
3.3 变量与对象 68
3.3.1 Python变量的概念与特点 68
3.3.2 Python变量的基本类型 69
3.4 内置数据结构 77
3.4.1 列表 78
3.4.2 元组 81
3.4.3 字典 82
3.4.4 集合 82
3.4.5 小结 83
3.5 流程控制 84
3.5.1 条件判断 84
3.5.2 while循环 85
3.5.3 for循环 86
3.5.4 break及continue语句 87
3.6 函数 88
3.6.1 使用函数 88
3.6.2 定义函数 89
3.6.3 默认参数值 91
3.6.4 不定长参数 91
3.6.5 匿名函数 92
3.7 模块与包 92
3.7.1 模块与包的基本概念 92
3.7.2 从Python标准库导入模块 96
3.7.3 导入第三方模块 97
3.7.4 包管理器Anaconda 99
3.8 面向对象编程 99
3.8.1 面向过程编程与面向对象编程基本概念 99
3.8.2 类和实例 102
3.8.3 继承和多态 104
3.8.4 小结 108
3.9 输入输出 110
第4章 通过Jupyter开启数据科学之路 113
4.1 数据科学相关工具简介 113
4.1.1 NumPy 113
4.1.2 Pandas 115
4.1.3 Matplotlib 117
4.1.4 SciPy 118
4.2 了解机器学习 119
4.2.1 使用Scikit-learn 120
4.2.2 其他机器学习工具 126
第5章 Jupyter Notebook高级应用 129
5.1 Jupyter扩展 129
5.1.1 安装Jupyter Notebook扩展包 129
5.1.2 常用Jupyter Notebook的扩展功能 132
5.1.3 理解Jupyter Notebook扩展 136
5.2 Widget控件 139
5.2.1 认识Widget 140
5.2.2 常用Widget简介 144
5.2.3 在Widget之间建立关联 149
5.2.4 Widget事件 152
5.2.5 使用Widget构建实时交互应用 156
5.3 Magic命令 160
5.3.1 Magic简介 160
5.3.2 常用Magic 161
5.4 Nbconvert 165
5.4.1 安装Nbconvert 166
5.4.2 使用Nbconvert 169
第6章 配置和管理Jupyter 171
6.1 Jupyter架构与原理 171
6.1.1 从IPython说起 171
6.1.2 Jupyter架构 174
6.2 Jupyter安装与配置 174
6.2.1 安装Jupyter 175
6.2.2 配置Jupyter 179
6.3 Jupyter的安全性 180
6.3.1 Jupyter Notebook服务器的安全验证 180
6.3.2 使用SSL实现安全通信 183
6.4 Jupyter多语言支持 186
6.4.1 安装R内核 186
6.4.2 安装Julia内核 188
第7章 JupyterLab 193
7.1 安装JupyterLab 193
7.2 使用JupyterLab 195
7.2.1 JupyterLab界面 196
7.2.2 JupyterLab功能与操作 201
7.3 JupyterLab 扩展 206
7.3.1 使用Extension Manager 206
7.3.2 常用扩展举例 212
第8章 JupyterHub 217
8.1 JupyterHub的概念与架构 217
8.1.1 JupyterHub的概念 217
8.1.2 JupyterHub的架构 218
8.1.3 JupyterHub的部署方式 219
8.2 安装JupyterHub最小环境 219
8.3 安装JupyterHub + JupyterLab环境 225
8.3.1 基本概念与过程 225
8.3.2 在Python虚拟环境中安装和配置 226
8.3.3 管理conda环境 231
8.3.4 设置反向代理 234
后记 238
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