按照不同项目的要求，选择相应的 conda 环境和合适的内核。
顶部的选项卡是 Files、Running和 Cluster。
Files显示当前目录中的所有文件和文件夹。点击 Running选项卡会列出所有正在运行的 notebook。我们可以在该选项卡中管理这些 notebook。
Clusters 用于创建多个用于并行计算的内核。现在，一般使用 ipyparallel ，因此 cluster 选项卡如今用处不多。
启动 Jupyter Notebook 服务器
按照Jupyter文档，我们可以看到整体的架构：
Browser————Notebook Server（read notebook files）————Kernel
核心是服务器，Browser 将其呈现为 Web 应用形式，保存文件为JSON 格式的 ipynb 。这样内核无需运行 python。
由于 notebook 和内核分离，两者之间传递任何语言的代码。早期的两个非 Python 内核分别是 R 语言和 Julia 语言。因此，Jupyter 一词，也是由 Julia、Python 和 R 组合而成。
关闭 Jupyter
- 保存 notebook，关闭
- 关闭服务器
notebook 界面
了解 cell 和命令面板
自动保存快捷键：esc + “C”
关于 Cell
执行代码并移动到下一格： Shift + Enter
执行代码保持在这一格：Control + Enter
代码补齐：tab
查看文档中的使用建议：Shift + Tab （可 2 次显示完整内容）关于 Markdown
熟悉快捷键
- 模式转换：在编辑模式和命令模式中转换。
编辑模式中：增加内容。在上一个cell中执行‘shift + enter’，键入enter 进入编辑模式
命令模式中：执行命令。在编辑模式中，键入escape ，进入命令模式。 - 命令模式下，可以呼出帮助列表
H：help list
A：在上方（Above）创建新的cell
B：在下方（Below）创建新的cell
M/Y：切换md与代码
L：打开行号表示（line number）
DD：连续按两次d，可以删除cell
S：保存文件
Command + P／Shift + Control：打开命令面板，搜索指令，也可以鼠标选择小键盘符号 - 总之要多尝试才能熟悉 :D
Magic 关键字
Magic 关键字是可以在单元格中运行的特殊命令，能让你控制 notebook 本身或执行系统调用,
例如更改目录。
notebook 中可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式工作
按照作用域不同，分为两类
类型一：% 是行 magic 命令
类型二：%% 是单元格 magic 命令
timeit:计时代码的运算时间matplotlib／matplotlib inline:创造可视化内容时，我们可以使用对应的交互模块／绘画包，嵌入内容
PS：一般，可以通过命令传递参数，以选择特定后端%pdb:这是在notebook中进行调试的命令，开启交互式调试器。在代码出错的时候，可以检查当前命名空间中的变量。
代码调试器文档参考- 更多参考
转换 Notebook
注意：Notebook 时扩展名为 .ipynb 的大型 JSON 文件。
内置的 nbconvert 可以直接转换 notebook 成 HTML、Markdown、幻灯片等形式。
转换命令如下：
1 | jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb |
转换命令参考文档
幻灯片展示
- 设置显示模式：
在菜单栏中，点击 “View” >“Cell Toolbar”>“Slideshow”
然后每个cell 可以定义为不同的显示类型{Slide,sub slide,fragment,skip,notes}.
Slides：是你从左向右移动的完整幻灯片。
Sub-slides：按上／下的箭头时，子幻灯片会显示，一般起补充说明作用。
Fragments：最初是隐藏的。
Skip：会忽略幻灯片中的单元格
Notes：会将为演讲者保留备注
- 运行幻灯片
1 | jupyter nbconvert notebook.ipynb --to slides |
这条命令可以直接将 notebook 转换为幻灯片所需要的文件，但还需要提交给 HTTP 服务器才能真正看到演示文稿。
** 提交到服务器，并直接显示! **
1 | jupyter nbconvert notebook.ipynb --to slides --post serve |