0基礎包教會 | 數據分析環境搭建：jupyter配置python & r kernel

04-29

前言

作為一個沒有妹子的單身狗，業餘時間寂寞難耐，於是便走上了折騰各種工具的不歸路。作為拍腦袋的結果，數據分析是我認為最為適宜的方向。本專欄當前主要計劃分享一些我在數據分析相關的工具上踩過的坑，希望能對諸位讀者有所助益。由於學識和眼界有限，不免會有疏漏不妥之處，歡迎各位讀者批評指正。

第一篇為當前（我親自認證(/▽＼)）最為便利的數據分析環境 Jupyter Notebook 的環境搭建指南，面向0基礎群眾。

目錄（*部分選讀，不影響主要內容）

簡介
準備軟體包及安裝
配置
包管理
進一步了解*
美化*
最終成果

簡介

為什麼選擇Jupyter

The Jupyter Notebook is an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text. Uses include: data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, machine learning and much more.

官網上的介紹非常清晰，就我個人而言，我選擇她的原因有:

1. python & r ... 全功能

2 . 互動式的編輯界面

3. 好看

4. 好看

5. 好看

* 但是...

Q: 我知道Jupyter很好，但是Anaconda IPython IRkernel etc. 都是些什麼？我需要仔細了解他們嗎？

A: 簡單版：不用

好奇寶寶版：參見進一步了解

準備軟體包及安裝

1. 下載Anaconda（推薦Python 3.6 64bit版）

2. 下載R（根據系統選擇相應版本）

3. 安裝Anaconda，推薦默認配置安裝

安裝完成後，找到Jupyter Notebook，啟動之

出現這個界面表明運行成功

4. 安裝R，注意這裡的路徑

完成後，找到上述路徑下的in
.exe，運行

到這裡，安裝就全部完成了。

配置

1. jupyter配置啟動文件

在安裝完成後，我們會發現jupyter默認讀取的文件夾並不是我們所希望的，所以第一步的配置就是自定義讀取的文件夾。

首先找到jupyter notebook的快捷方式，複製一份命名為jn，右鍵找到屬性

在標黃的「目標」最後面追加你想要的路徑，不帶引號，應用即可。注意下面一欄可以修改，也可以留空，實測沒有什麼影響。

2. 安裝R kernel

Jupyter可以支持很多種語言，藉助的就是所謂內核（Kernel）的概念，簡單理解就是只要安裝了某語言的內核，就可以在jn中使用這種語言（想想都有些小激動），具體的支持列表在這裡。

具體到R，步驟如下：

打開anaconda prompt

是這個樣子的

在這個界面里，利用命令行，找到前文提到的r.exe。輸入命令

cd /d D:R-languageinr

cd 是切換路徑(change directory)，/d 選項切換盤符，在同一盤符下可以省略，之後就是具體的目標路徑；後面為啟動r解釋器。

在這裡輸入

install.packages(c(repr, IRdisplay, evaluate, crayon, pbdZMQ, devtools, uuid, digest))devtools::install_github(IRkernel/IRkernel)

安裝R Kernel (正式的名稱是IRKernel)所需要的文件

之後輸入

IRkernel::installspec()

使得IRKernel在jupyter中生效

完美！

3. 自定義更多配置*

經過幾次使用，發現好像有一些問題，比如每次把打開的瀏覽器關掉，再打開會要求密碼；或者說我並不希望每次都自動彈出瀏覽器。在這些情況下我們可以利用配置文件作自己想要的配置。

打開anaconda prompt，輸入下面的代碼

jupyter notebook --generate-config

讓jupyter生成配置文件jupyter_notebook_config.py，執行完後找到這個配置文件的位置，新建一個同名的jupyter_notebook_config..json文件，基本格式為

{ "NotebookApp": { }}

在NotebookApp增加你的配置文件，比如我的是

具體可以自定義的項就在這個.py文件里，讀者可以參考這裡或者是自己發掘。

包管理

Anaconda本身已經包含了許多應用於python的科學計算庫，通常直接上手使用即可。如果恰好用到尚未安裝的包，可以直接在anaconda prompt中進行管理，使用

conda install package

即可安裝，例如安裝scipy

conda install scipy

更多用法，可參閱這裡。對於在conda中沒有的包，仍可以使用pip進行安裝。

對於R包，並不能在Jupyter的界面中執行安裝命令，因此仍然需要在R解釋器中利用install.package()進行安裝，與一般方式無異。

進一步了解*

IPython

IPython provides a rich architecture for interactive computing with:
* A powerful interactive shell.
* A kernel for Jupyter.
* Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits.
* Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects.
* Easy to use, high performance tools for parallel computing.

簡而言之，IPython提供了一個互動式的python界面，方便進行科學計算。

IPython 與 Jupyter

這兩者中最先出現的是IPython，隨著IPython的發展，其中逐漸增添了一些不僅僅局限於Python語言的組件，例如Notebook etc.這些組件可以應用到各種語言（例如R）中，因此在IPython 4.0版本，這些組件獨立出來形成了一個新的項目，即Jupyter，IPython則專註於互動式的Python界面，以及作為Jupyter的一個內核。

了解更多，可參考IPython主頁和這裡。

Anaconda 與 Conda

conda 是一個包、依賴和環境管理器，適用於多種語言，其扮演的角色和類似pip於python，npm於javascript，但功能更為強大和全面。詳細了解可參閱這裡。

Anaconda則是以Conda作為包管理器，包含了諸多常用python科學計算庫的Python發行版，詳細了解可參閱這裡。

美化*

細心的讀者會發現，每次在啟動Jupyter Notebook的時候，總是會彈出命令行的界面，這實際上這是啟動了一個本地的 Web server，Jupyter就運行在這個Web server上，瀏覽器通過訪問這個本地的 web server (localhost:8888)就會以網頁形式顯示出Jupyter的界面，這意味著我們可以利用.css任意自定義Jupyter的界面。

了解網頁開發的同學現在就可以動手了(～￣▽￣)～

當然這裡不可能讓讀者再去學網頁開發，現在要介紹一款別人做好的包jupyter-themes，這個包極大地便利了界面的配置工作。

在anaconda prompt中使用pip進行安裝

pip install jupyterthemes

一些基本命令如下（節選，譯自項目Github頁面）

最終成果

至此全部安裝及配置就完成了