前言

上一篇我介绍了如何在Linux服务器上安装Jupyter Notebook,这一片我将介绍如何在Windows桌面平台上安装。
服务器空间寸土寸金,安装多少软件包如果能自己把控那就最好,因此在服务器我们选择pip包管理器按需自取,需要什么装什么。桌面平台情况不同,我们有更大的存储空间,更高的编程、数据处理需求,可能还需要与IDE相互合作,因此在桌面平台上我更推荐使用Anaconda。
Anaconda是一个Python的衍生版本,也相当于一个Python软件集合。除内置原味儿Python环境外,还内置了许多数据分析常用的包,如NumPy、Pandas、matplotlib等,省去了额外安装配置的麻烦,自带的Navigator软件也为多环境与软件包提供了图形化管理界面,提升了易用性。

配置平台及软件版本

  • Windows 10
  • Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64

安装步骤

首先到Anaconda官网上下载所需软件包
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
这里我们选择集成了Python3.7的64位Windows版,下载后执行安装
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
点Next
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
点I Agree
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
这里选择为哪个用户安装。第一个是为当前用户安装,选第二个是为所有用户安装 (需要管理员权限)。我电脑里只有一个用户,选哪个都一样,这里我选了第一个
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
设置安装目录,今后Jupyter Notebook及其他软件也将默认在此目录下运行。确认后Next
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
这一步叫做高级选项 (Advanced Options)。第一个是将Anaconda添加到环境变量,但就如安装程序所述,可能会导致一些问题,不推荐勾选,而是建议在开始菜单中直接选择该应用运行。我这里不勾选。第二个是将Anaconda注册为默认的Python3.7环境。我们只是为了使用Jupyter Notebook,勾不勾选都一样,但如果需要和PyCharm等IDE配合使用,且此前没有配置过其他的Python环境的话,可以勾选上。我此前在Visual Studio中已经配置过了Python环境,不需要使用这个新环境,因此我这里不勾选。
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
点击Install后便开始了上图的安装过程
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
安装Completed后继续Next
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
这是官方安利,不需要的话我们就不理会,继续Next
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
这两个选项是询问我们是否要继续了解Anaconda Cloud和如何开始,不需要的话就取消勾选,Finish

到这里安装工作就全部结束了。我们可以看见开始菜单中多了很多程序,我们选择Anaconda Prompt打开测试以下安装成果
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
我们import几个常用的包试试
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
正常,说明Anaconda已经内置了许多常用数据分析包
下面再来看看我们需要的Jupyter Notebook。我们既可以直接从开始菜单启动,也可以在Navigator程序中启动
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
启动后浏览器会自动打开跳转到Jupyter Notebook页面
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
我们选择一个文件夹,新建一个Python3文件测试一下
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
国际惯例,print个"Hello World"看看
在Windows桌面平台上使用Anaconda安装Jupyter Notebook
import也OK

尾巴

至此安装与测试结束。Anaconda为我们提供了一个非常方便的集成环境,Jupyter Notebook只是其中的一部分而已。结合Jupyter与其他软件,我们可以很方便的进行数据分析、运算、生成统计图、建模等,各种功能值得我们慢慢探索
本篇教程基于个人经验编写,如有错误欢迎各位大佬指正。

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