Jupyter 备忘清单是 Jupyter 编程工具的单页参考表
Jupyter（/ˈdʒuːpɪtər/）是一个非营利组织，致力于为多种编程语言的交互式计算开发开源软件、开放标准和服务。Jupyter 于 2014 年由 Fernando Pérez 从 IPython 衍生出来，支持几十种编程语言的执行环境。Jupyter 项目主要开发并支持 Jupyter Notebook（.ipynb 文件格式）、JupyterHub 和 JupyterLab 等交互式计算产品。
安装 Jupyter 可以通过 pip 或 conda 来完成。
pip install jupyter or conda install jupyter
mamba 安装
mamba install -c conda-forge jupyterlab
在命令行中输入
jupyter notebook
jupyter lab （如果使用 Jupyter Lab）来启动服务。
- 打开浏览器，访问本地服务器地址（通常是 http://localhost:8888/tree or http://localhost:8888/lab/tree ）
- 右击文件夹，选择
New->Python 3(或你安装的其他内核)。 - 保存
Notebook - 使用菜单栏中的
File->Save and Checkpoint或者按快捷键 Ctrl+S (Cmd+S on Mac)。
使用菜单栏中的 File -> Close and Halt。
| 按键 | 操作 |
|---|---|
Enter |
转入编辑模式 |
Shift Enter |
运行本单元，选中下个单元 |
Ctrl Enter |
运行本单元 |
Alt Enter |
运行本单元，在其下插入新单元 |
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 |
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 |
扩大选中上方单元 |
Shift J |
扩大选中下方单元 |
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 |
zz |
恢复删除的最后一个单元 |
dd |
删除选中的单元 |
Shift M |
合并选中的单元 |
Ctrl S |
文件存盘 |
L |
转换行号 |
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 |
0,0 |
重启Notebook内核 |
I,I |
中断Notebook内核 |
Shift |
忽略 |
Shift Space |
向上滚动 |
Space |
向下滚动 |
| 按键 | 操作 |
|---|---|
Tab |
代码补全或缩进 |
Shift Tab |
提示 |
Ctrl ] |
缩进 |
Ctrl [ |
解除缩进 |
Ctrl A |
全选 |
Ctrl Z |
复原 |
Ctrl Shift Z |
再做 |
Ctrl Y |
再做 |
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 |
进入命令模式 |
Ctrl M |
进入命令模式 |
Shift Enter |
运行本单元，选中下一单元 |
Ctrl Enter |
运行本单元 |
Alt Enter |
运行本单元，在下面插入一单元 |
Ctrl Shift - |
分割单元 |
Ctrl Shift Subtract |
分割单元 |
Ctrl S |
文件存盘 |
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 |
Jupyter Notebook 支持一系列以 % 或 %%开头的魔法命令，这些命令可以提供特殊功能。例如，%matplotlib inline 可以在 Notebook 中内嵌绘图；%%time 可以测量代码执行时间。
调用 python 文件，可以使用 %run 命令来调用 python 文件。例如，%run my_script.py 可以运行当前目录下名为 my_script.py 的 python 文件。
Jupyter Notebook 支持使用虚拟环境来隔离不同的项目依赖。你可以使用 conda 或 venv（Python 3 自带的虚拟环境管理工具）来创建和管理虚拟环境，并在 Notebook 中选择使用哪个环境。
JupyterLab 支持通过安装扩展插件来增强功能。你可以通过 JupyterLab 的扩展管理器搜索和安装扩展插件，例如代码格式化、主题更改、Git 集成等。