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JupyterNotebook数据分析入门与实战

作者: 都利来著 , [日] 池内孝启译 , 片柳薫子译 , 岩尾遥译 , 郭海娇译

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2020-11

版次: 1

ISBN: 9787115445490

定价: 99.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 391页

分类: 计算机与互联网

44人买过

Jupyter Notebook 被广泛用作数据分析的工具或学习Python 的开发环境。本书共10章，重点介绍了如何使用Jupyter Notebook 进行数据可视化分析，包括Jupyter Notebook 的基础操作、使用pandas 进行数据分析、使用Matplotlib 绘图、完全掌握Matplotlib、使用Bokeh 绘图、完全掌握Bokeh、自定义Jupyter Notebook、使用云端Jupyter Notebook、用Jupyter Notebook 编写Ruby 和R 语言等内容。池内孝启，曾担任数家IT创业公司，以及株式会社ALBERT的执行董事，在2015年创立株式会社eurie（现改名为株式会社slideship），是该公司的Founder＆CEO。2017年开发了用于在线制作和演示幻灯片的网站slideship.com。

同时也是Python和数据分析者社区PyData.Tokyo的发起人之一。著有《精选python库技巧大全》（2015年技术评论社出版），《Python程序员手册》（2015年技术评论社出版）等。

片柳`子，在农研机构农业环境变动研究中心从事研究工作，也是PyLadies Tokyo的运营工作人员。从2014年开始使用Python进行数据分析。

岩尾遥，曾担任多家公司的软件设计师、架构师等，现在就职于谷歌，负责Google Cloud Platform的开发。积极参与各种相关活动以使更多的人能够使用Python云环境。

都利来，使用Python进行金融数据分析，Python×金融社区 fin-py的主要创始人。第 1章导入Jupyter Notebook

1-1 Project Jupyter 的起源 2

1-2 利用Anaconda 构建环境 3

在Windows上安装Anaconda 3

在macOS 上安装Anaconda 10

1-3 conda 命令的使用方法 14

使用conda命令进行包管理 15

删除和更新软件包 15

Anaconda虚拟环境 16

激活虚拟环境 16

关闭conda环境 17

1-4 设置环境支持中文 18

绘制图形时的乱码问题 18

安装中文字体 19

使用中文字体 20

通过配置文件设置中文字体 24

第 2章Jupyter Notebook 的基础操作

2-1 在Jupyter Notebook 上运行代码 28

新建Notebook 28

运行代码 30

变量和函数的定义及用法 31

使用Python的标准库 32

使用代码补全功能 34

2-2 Jupyter Notebook 的界面 34

File菜单 34

Edit 菜单 35

View 菜单 36

Insert 菜单 38

Cell菜单 38

Kernel菜单 39

Widgets菜单 40

Help菜单 40

工具栏 40

2-3 Jupyter Notebook 的快捷键 42

编辑模式与命令模式 42

显示快捷键一览 42

常用的快捷键 43

2-4 Jupyter Notebook 的保存和复用 44

Notebook文件（．ipynb文件）的内部结构 44

保存文件 45

Auto Save 功能 46

Checkpoint 46

读取文件并复用 47

2-5 使用Markdown 和公式 47

什么是Markdown 47

使用Markdown 47

使用Markdown 为Notebook的内容写注释 49

使用公式 50

上传图片 51

2-6 使用魔法命令 52

Shell脚本（命令行）的使用方法 52

魔法命令的基本用法 52

常用的魔法命令 53

%history 55

%ls 55

%autosave 56

%matplotlib 56

2-7 共享Jupyter Notebook 的方法 58

在GitHub上公开Notebook 58

nbviewer 59

第3章使用pandas进行数据分析

63

3-1 pandas 的特点 64

3-2 样本数据的说明 64

anime．csv文件 65

anime_master．csv文件 66

anime_split_genre．csv文件 67

anime_genre_top10．csv文件 67

anime_genre_top10_pivoted．csv文件 68

anime_stock_price．csv文件 68

anime_stock_returns．csv文件 69

4816．csv文件、3791．csv文件、n225．csv文件 69

3-3 Series 70

新建Series 71

使用标签选择数据 71

通过指定位置选择数据 72

使用布尔值选择数据 73

3-4 DataFrame 74

新建DataFrame 75

使用标签选择数据 75

使用iloc选择数据 76

通过指定列名选择数据 77

使用布尔值选择数据 77

3-5 读取各种格式的数据 78

读取CSV 文件 78

读取Excel 文件 81

使用SQL 读取 82

读取HTML 文件 82

3-6 数据处理 83

用布尔值筛选数据 84

使用where方法筛选数据 84

修改数据 85

去掉缺失值 85

数据类型 87

排序 90

应用函数到每个元素 90

3-7 统计计算 93

快速统计汇总 94

3-8 交叉统计 96

使用groupby()统计 96

使用pivot_table()统计 98

交叉统计 98

3-9 时间序列数据的处理 100

获取股票价格 100

使用时间序列数据的函数 101

DatetimeIndex 103

筛选时间序列数据 105

采样 107

3-10 数据可视化 108

在Notebook中显示图表 108

使用Series 绘图 109

使用DataFrame绘图 110

创建折线图 111

创建散点图 112

创建柱形图 113

创建直方图 115

创建箱形图 115

创建饼图 116

第4章使用Matplotlib绘图

4-1 Matplotlib 是什么 118

4-2 绘图基础 119

绘制图表准备工作 119

Figure和Subplot 120

使用add_subplot()添加Subplot 121

使用subplots()来配置Subplot 123

应用样式表 124

4-3 折线图 125

创建折线图 126

活用折线图 127

绘制双轴图表 129

4-4 散点图 131

创建散点图 131

活用散点图 132

创建分组散点图 135

4-5 柱形图 136

创建柱形图 137

活用柱形图 138

创建分组柱形图 140

活用分组柱形图 142

创建堆积柱形图 144

活用堆积柱形图 146

4-6 直方图 147

创建直方图 147

活用直方图 149

创建各式各样的直方图 152

4-7 箱形图 159

创建箱形图 159

活用箱形图 161

批量设定箱形图样式 163

设置每个箱子的样式 166

4-8 饼图 168

绘制饼图 169

饼图的样式 170

活用饼图 172

第5章完全掌握Matplotlib

5-1 绘制各种图形 176

绘制圆弧 176

绘制箭头 177

绘制圆形 178

绘制正多边形 179

绘制椭圆 180

绘制扇形 180

绘制矩形 181

绘制多边形 182

5-2 设置图形对象和子图样式 183

设置图形对象的样式 183

设置子图样式 184

设置子图之间的边距 184

5-3 设置颜色与颜色映射 187

设置颜色和透明度 187

指定颜色 188

使用颜色映射 189

5-4 设置线条样式 191

设置线条颜色和粗细 192

设置线条头部的形状 193

设置线条连接点的形状 193

设置线条的类型 194

设置虚线以及虚线头的形状 196

设置虚线的连接点形状 196

5-5 设置字体和文本框样式 197

绘制文本 198

设置字体样式 199

设置文本框样式 200

设置文本框的水平对齐方式 201

设置文本框的垂直对齐方式 202

设置文本框内文本的水平对齐方式 203

设置文本框内文本的行间距 204

旋转文本框 204

5-6 设置图形的轴和刻度 207

设置轴的范围 207

统一轴设置 208

设置对数轴 209

设置多个轴 210

设置轴标签 211

设置主刻度与主刻度线标签 212

设置刻度样式 213

设置刻度线 215

5-7 图例与标题 216

设置图例 216

设置图例位置 217

设置子图标题 219

设置图形标题 220

设置图例和标题样式 221

5-8 绘图样式表 222

导出样式列表 222

应用样式 223

5-9 导出文件 223

导出文件 224

设置导出绘图对象的样式 225

导出时调整大小 226

5-10 show() 函数 228

show() 函数 228

确认plt．show() 的操作内容 229

使用Matplotlib绘制图形的两种风格 232

第6章使用Bokeh绘图

6-1 Bokeh 是什么 236

6-2 Bokeh 的特点 237

与Matplotlib的不同之处 237

3 种级别的接口 237

6-3 绘图基础 240

导入必须要用到的模块 240

把图形输出到Notebook上 241

创建Chart 实例 241

调整图形属性 241

输出图形 242

输出图形至HTML 文件 242

6-4 折线图 243

使用类列表类型数据 243

使用字典类型数据 244

使用DataFrame类型数据 245

中级别接口 246

6-5 散点图 248

颜色区分 249

中级别接口 250

6-6 柱形图 251

使用类列表类型数据 252

使用字典类型数据 252

使用DataFrame类型数据 252

聚合 254

分组 254

创建堆积柱形图 255

中级别接口 256

6-7 直方图 258

使用类列表类型数据 258

使用DataFrame类型数据 258

颜色区分 260

创建相对频率直方图 261

中级别接口 261

6-8 箱形图 262

6-9 饼图 263

使用类列表类型数据 264

使用字典类型数据 264

使用DataFrame类型数据 265

分组 265

第7章完全掌握Bokeh

7-1 绘制各种图形 268

绘制文本 268

绘制基本图形 269

绘制可变形状的图形 269

绘制直线 275

带标签的数据（ColumnDataSource） 276

7-2 设置各种对象属性 277

指定参数值 277

设置对象属性 278

7-3 设置颜色 278

可配置的属性 278

设置颜色 279

通过设置alpha属性调整对象的透明度 281

不同位置设置不同颜色 281

Bokeh．palettes模块 281

7-4 设置各种线条样式 283

可配置的属性 283

设置线条粗细 284

设置线条颜色 284

设置线条连接点 285

设置线条头部 286

设置线条类型 287

7-5 设置文本 288

可配置的属性 288

设置字体 289

设置字体大小 289

设置字体样式 290

设置文本颜色 290

设置文本的水平对齐方式 291

设置文本的垂直对齐方式 292

7-6 设置图属性 292

设置图的大小 292

设置图的背景颜色 293

设置图的边距 293

设置图的外边框 294

设置图的标题 295

7-7 设置图形样式 297

设置图形样式 297

在选中/ 释放图形时设置样式 298

7-8 设置轴属性 299

指定起始位置和结束位置并设置轴范围 299

用指定元素来设置轴范围 300

设置时间序列轴 301

设置对数轴 302

设置多个轴 302

7-9 设置轴样式 304

设置轴样式 304

设置轴的显示范围 305

刻度样式 305

设置刻度标签样式 305

设置刻度比例的长度 306

调整刻度线 306

7-10 设置刻度线样式 309

设置主刻度线样式 309

设置辅刻度线样式 309

设置阴影 310

设置刻度线的范围 310

7-11 设置图例 311

设置图例样式 311

设置图例的位置 312

设置图例的布局 313

设置图例内部 314

7-12 设置多图布局 315

垂直排列 315

横向排列 315

在网格中排列① 316

在网格中排列② 316

自定义显示位置 317

7-13 活用绘图工具的交互式操作 317

设置工具栏的位置 317

选择内置工具 319

修改工具的激活状态 321

设置Hover工具 322

7-14 绘制交互式实时图形 324

动态修改图表 324

动态修改图形 325

绘制动画 326

运用ipywidgets进行交互式可视化 327

第8章自定义Jupyter Notebook

8-1 设置启动选项 330

启动设定 330

使用配置文件 332

8-2 自定义样式 334

使用CSS 334

第9章使用云端Jupyter Notebook

9-1 Cloud Datalab-Google Cloud Platform 338

Cloud Datalab 338

启动Cloud Datalab 339

使用Cloud Datalab 340

连接到Cloud Datalab 343

如何使用Cloud Datalab 344

使用BigQuery进行数据分析 346

显示图表 348

9-2 Azure Notebooks-Microsoft Azure 349

Azure Notebooks的特点 349

支持的运行环境 350

基本用法 350

Library与Notebook 351

如何使用Notebook 354

安装其他软件包 354

第 10章用Jupyter Notebook 编写Ruby和R

10-1 用Jupyter Notebook 编写Ruby 358

什么是iruby 358

安装iruby 358

使用Jupyter Notebook编写Ruby 362

使用daru进行数据分析 363

使用Nyaplot绘图 364

10-2 用Jupyter Notebook 编写R 365

安装R 365

安装IRkernel 367

用Jupyter Notebook编写R 367

使用R 进行数据分析 368

附录

A-1 交互式ipywidgets 372

安装ipywidgets 372

用interact() 函数实现 372

可使用的窗口控件 374

处理事件 374

窗口控件的布局 375

与可视化工具联动 376

A-2 制作幻灯片 380

幻灯片制作流程 382

转换为幻灯片用的文件 384

幻灯片放映文件 386

Slide Type 386

A-3 JupyterLab 387

安装和启动 387

选项卡功能 388

Code Console 389
内容简介:
Jupyter Notebook 被广泛用作数据分析的工具或学习Python 的开发环境。本书共10章，重点介绍了如何使用Jupyter Notebook 进行数据可视化分析，包括Jupyter Notebook 的基础操作、使用pandas 进行数据分析、使用Matplotlib 绘图、完全掌握Matplotlib、使用Bokeh 绘图、完全掌握Bokeh、自定义Jupyter Notebook、使用云端Jupyter Notebook、用Jupyter Notebook 编写Ruby 和R 语言等内容。
作者简介:
池内孝启，曾担任数家IT创业公司，以及株式会社ALBERT的执行董事，在2015年创立株式会社eurie（现改名为株式会社slideship），是该公司的Founder＆CEO。2017年开发了用于在线制作和演示幻灯片的网站slideship.com。

同时也是Python和数据分析者社区PyData.Tokyo的发起人之一。著有《精选python库技巧大全》（2015年技术评论社出版），《Python程序员手册》（2015年技术评论社出版）等。

片柳`子，在农研机构农业环境变动研究中心从事研究工作，也是PyLadies Tokyo的运营工作人员。从2014年开始使用Python进行数据分析。

岩尾遥，曾担任多家公司的软件设计师、架构师等，现在就职于谷歌，负责Google Cloud Platform的开发。积极参与各种相关活动以使更多的人能够使用Python云环境。

都利来，使用Python进行金融数据分析，Python×金融社区 fin-py的主要创始人。
目录:
第 1章导入Jupyter Notebook

1-1 Project Jupyter 的起源 2

1-2 利用Anaconda 构建环境 3

在Windows上安装Anaconda 3

在macOS 上安装Anaconda 10

1-3 conda 命令的使用方法 14

使用conda命令进行包管理 15

删除和更新软件包 15

Anaconda虚拟环境 16

激活虚拟环境 16

关闭conda环境 17

1-4 设置环境支持中文 18

绘制图形时的乱码问题 18

安装中文字体 19

使用中文字体 20

通过配置文件设置中文字体 24

第 2章Jupyter Notebook 的基础操作

2-1 在Jupyter Notebook 上运行代码 28

新建Notebook 28

运行代码 30

变量和函数的定义及用法 31

使用Python的标准库 32

使用代码补全功能 34

2-2 Jupyter Notebook 的界面 34

File菜单 34

Edit 菜单 35

View 菜单 36

Insert 菜单 38

Cell菜单 38

Kernel菜单 39

Widgets菜单 40

Help菜单 40

工具栏 40

2-3 Jupyter Notebook 的快捷键 42

编辑模式与命令模式 42

显示快捷键一览 42

常用的快捷键 43

2-4 Jupyter Notebook 的保存和复用 44

Notebook文件（．ipynb文件）的内部结构 44

保存文件 45

Auto Save 功能 46

Checkpoint 46

读取文件并复用 47

2-5 使用Markdown 和公式 47

什么是Markdown 47

使用Markdown 47

使用Markdown 为Notebook的内容写注释 49

使用公式 50

上传图片 51

2-6 使用魔法命令 52

Shell脚本（命令行）的使用方法 52

魔法命令的基本用法 52

常用的魔法命令 53

%history 55

%ls 55

%autosave 56

%matplotlib 56

2-7 共享Jupyter Notebook 的方法 58

在GitHub上公开Notebook 58

nbviewer 59

第3章使用pandas进行数据分析

63

3-1 pandas 的特点 64

3-2 样本数据的说明 64

anime．csv文件 65

anime_master．csv文件 66

anime_split_genre．csv文件 67

anime_genre_top10．csv文件 67

anime_genre_top10_pivoted．csv文件 68

anime_stock_price．csv文件 68

anime_stock_returns．csv文件 69

4816．csv文件、3791．csv文件、n225．csv文件 69

3-3 Series 70

新建Series 71

使用标签选择数据 71

通过指定位置选择数据 72

使用布尔值选择数据 73

3-4 DataFrame 74

新建DataFrame 75

使用标签选择数据 75

使用iloc选择数据 76

通过指定列名选择数据 77

使用布尔值选择数据 77

3-5 读取各种格式的数据 78

读取CSV 文件 78

读取Excel 文件 81

使用SQL 读取 82

读取HTML 文件 82

3-6 数据处理 83

用布尔值筛选数据 84

使用where方法筛选数据 84

修改数据 85

去掉缺失值 85

数据类型 87

排序 90

应用函数到每个元素 90

3-7 统计计算 93

快速统计汇总 94

3-8 交叉统计 96

使用groupby()统计 96

使用pivot_table()统计 98

交叉统计 98

3-9 时间序列数据的处理 100

获取股票价格 100

使用时间序列数据的函数 101

DatetimeIndex 103

筛选时间序列数据 105

采样 107

3-10 数据可视化 108

在Notebook中显示图表 108

使用Series 绘图 109

使用DataFrame绘图 110

创建折线图 111

创建散点图 112

创建柱形图 113

创建直方图 115

创建箱形图 115

创建饼图 116

第4章使用Matplotlib绘图

4-1 Matplotlib 是什么 118

4-2 绘图基础 119

绘制图表准备工作 119

Figure和Subplot 120

使用add_subplot()添加Subplot 121

使用subplots()来配置Subplot 123

应用样式表 124

4-3 折线图 125

创建折线图 126

活用折线图 127

绘制双轴图表 129

4-4 散点图 131

创建散点图 131

活用散点图 132

创建分组散点图 135

4-5 柱形图 136

创建柱形图 137

活用柱形图 138

创建分组柱形图 140

活用分组柱形图 142

创建堆积柱形图 144

活用堆积柱形图 146

4-6 直方图 147

创建直方图 147

活用直方图 149

创建各式各样的直方图 152

4-7 箱形图 159

创建箱形图 159

活用箱形图 161

批量设定箱形图样式 163

设置每个箱子的样式 166

4-8 饼图 168

绘制饼图 169

饼图的样式 170

活用饼图 172

第5章完全掌握Matplotlib

5-1 绘制各种图形 176

绘制圆弧 176

绘制箭头 177

绘制圆形 178

绘制正多边形 179

绘制椭圆 180

绘制扇形 180

绘制矩形 181

绘制多边形 182

5-2 设置图形对象和子图样式 183

设置图形对象的样式 183

设置子图样式 184

设置子图之间的边距 184

5-3 设置颜色与颜色映射 187

设置颜色和透明度 187

指定颜色 188

使用颜色映射 189

5-4 设置线条样式 191

设置线条颜色和粗细 192

设置线条头部的形状 193

设置线条连接点的形状 193

设置线条的类型 194

设置虚线以及虚线头的形状 196

设置虚线的连接点形状 196

5-5 设置字体和文本框样式 197

绘制文本 198

设置字体样式 199

设置文本框样式 200

设置文本框的水平对齐方式 201

设置文本框的垂直对齐方式 202

设置文本框内文本的水平对齐方式 203

设置文本框内文本的行间距 204

旋转文本框 204

5-6 设置图形的轴和刻度 207

设置轴的范围 207

统一轴设置 208

设置对数轴 209

设置多个轴 210

设置轴标签 211

设置主刻度与主刻度线标签 212

设置刻度样式 213

设置刻度线 215

5-7 图例与标题 216

设置图例 216

设置图例位置 217

设置子图标题 219

设置图形标题 220

设置图例和标题样式 221

5-8 绘图样式表 222

导出样式列表 222

应用样式 223

5-9 导出文件 223

导出文件 224

设置导出绘图对象的样式 225

导出时调整大小 226

5-10 show() 函数 228

show() 函数 228

确认plt．show() 的操作内容 229

使用Matplotlib绘制图形的两种风格 232

第6章使用Bokeh绘图

6-1 Bokeh 是什么 236

6-2 Bokeh 的特点 237

与Matplotlib的不同之处 237

3 种级别的接口 237

6-3 绘图基础 240

导入必须要用到的模块 240

把图形输出到Notebook上 241

创建Chart 实例 241

调整图形属性 241

输出图形 242

输出图形至HTML 文件 242

6-4 折线图 243

使用类列表类型数据 243

使用字典类型数据 244

使用DataFrame类型数据 245

中级别接口 246

6-5 散点图 248

颜色区分 249

中级别接口 250

6-6 柱形图 251

使用类列表类型数据 252

使用字典类型数据 252

使用DataFrame类型数据 252

聚合 254

分组 254

创建堆积柱形图 255

中级别接口 256

6-7 直方图 258

使用类列表类型数据 258

使用DataFrame类型数据 258

颜色区分 260

创建相对频率直方图 261

中级别接口 261

6-8 箱形图 262

6-9 饼图 263

使用类列表类型数据 264

使用字典类型数据 264

使用DataFrame类型数据 265

分组 265

第7章完全掌握Bokeh

7-1 绘制各种图形 268

绘制文本 268

绘制基本图形 269

绘制可变形状的图形 269

绘制直线 275

带标签的数据（ColumnDataSource） 276

7-2 设置各种对象属性 277

指定参数值 277

设置对象属性 278

7-3 设置颜色 278

可配置的属性 278

设置颜色 279

通过设置alpha属性调整对象的透明度 281

不同位置设置不同颜色 281

Bokeh．palettes模块 281

7-4 设置各种线条样式 283

可配置的属性 283

设置线条粗细 284

设置线条颜色 284

设置线条连接点 285

设置线条头部 286

设置线条类型 287

7-5 设置文本 288

可配置的属性 288

设置字体 289

设置字体大小 289

设置字体样式 290

设置文本颜色 290

设置文本的水平对齐方式 291

设置文本的垂直对齐方式 292

7-6 设置图属性 292

设置图的大小 292

设置图的背景颜色 293

设置图的边距 293

设置图的外边框 294

设置图的标题 295

7-7 设置图形样式 297

设置图形样式 297

在选中/ 释放图形时设置样式 298

7-8 设置轴属性 299

指定起始位置和结束位置并设置轴范围 299

用指定元素来设置轴范围 300

设置时间序列轴 301

设置对数轴 302

设置多个轴 302

7-9 设置轴样式 304

设置轴样式 304

设置轴的显示范围 305

刻度样式 305

设置刻度标签样式 305

设置刻度比例的长度 306

调整刻度线 306

7-10 设置刻度线样式 309

设置主刻度线样式 309

设置辅刻度线样式 309

设置阴影 310

设置刻度线的范围 310

7-11 设置图例 311

设置图例样式 311

设置图例的位置 312

设置图例的布局 313

设置图例内部 314

7-12 设置多图布局 315

垂直排列 315

横向排列 315

在网格中排列① 316

在网格中排列② 316

自定义显示位置 317

7-13 活用绘图工具的交互式操作 317

设置工具栏的位置 317

选择内置工具 319

修改工具的激活状态 321

设置Hover工具 322

7-14 绘制交互式实时图形 324

动态修改图表 324

动态修改图形 325

绘制动画 326

运用ipywidgets进行交互式可视化 327

第8章自定义Jupyter Notebook

8-1 设置启动选项 330

启动设定 330

使用配置文件 332

8-2 自定义样式 334

使用CSS 334

第9章使用云端Jupyter Notebook

9-1 Cloud Datalab-Google Cloud Platform 338

Cloud Datalab 338

启动Cloud Datalab 339

使用Cloud Datalab 340

连接到Cloud Datalab 343

如何使用Cloud Datalab 344

使用BigQuery进行数据分析 346

显示图表 348

9-2 Azure Notebooks-Microsoft Azure 349

Azure Notebooks的特点 349

支持的运行环境 350

基本用法 350

Library与Notebook 351

如何使用Notebook 354

安装其他软件包 354

第 10章用Jupyter Notebook 编写Ruby和R

10-1 用Jupyter Notebook 编写Ruby 358

什么是iruby 358

安装iruby 358

使用Jupyter Notebook编写Ruby 362

使用daru进行数据分析 363

使用Nyaplot绘图 364

10-2 用Jupyter Notebook 编写R 365

安装R 365

安装IRkernel 367

用Jupyter Notebook编写R 367

使用R 进行数据分析 368

附录

A-1 交互式ipywidgets 372

安装ipywidgets 372

用interact() 函数实现 372

可使用的窗口控件 374

处理事件 374

窗口控件的布局 375

与可视化工具联动 376

A-2 制作幻灯片 380

幻灯片制作流程 382

转换为幻灯片用的文件 384

幻灯片放映文件 386

Slide Type 386

A-3 JupyterLab 387

安装和启动 387

选项卡功能 388

Code Console 389

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JupyterNotebook数据分析入门与实战

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