Jupyter Notebook（前身是IPython Notebook）是一个基于Web的交互式计算环境，用于创建Jupyter Notebook文档（.ipynb后缀），可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。

Jupyter的名称是对Jupyter支持的三种核心编程语言的引用，这三种语言是Julia、Python和R，也是对伽利略记录发现木星的卫星的笔记本的致敬。并且，Jupyter还支持其他几十种语言的执行环境（内核），如Haskell、Ruby。

组成部分

网页应用

网页应用即基于网页形式的、结合了编写说明文档、数学公式、交互计算和其他富媒体形式的工具。简言之，网页应用是可以实现各种功能的工具。

文档

即Jupyter Notebook中所有交互计算、编写说明文档、数学公式、图片以及其他富媒体形式的输入和输出，都是以文档的形式体现的。

这些文档是保存为后缀名为.ipynb的JSON格式文件，不仅便于版本控制，也方便与他人共享。

此外，文档还可以导出为：HTML、LaTeX、PDF等格式。

主要特点

• 编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能。
• 可直接通过浏览器运行代码，同时在代码块下方展示运行结果。
• 以富媒体格式展示计算结果。富媒体格式包括：HTML，LaTeX，PNG，SVG等。
• 对代码编写说明文档或语句时，支持Markdown语法。
• 支持使用LaTeX编写数学性说明。

最便捷的是，Jupyter Notebook可随Anaconda（Python发行版）默认安装，然后在命令行执行jupyter notebook，或者点击Jupyter Notebook （Anaconda3）程序快捷图标启动，从而启动到编辑界面（Notebook Editor，就是一个访问http://localhost:8888/的网页）。

安装

安装 Python，并同步安装 pip。然后使用以下命令安装经典的 Jupyter Notebook：

pip install notebook

运行Jupyter Notebook。

jupyter notebook

也建议新用户可以使用 Anaconda 发行版来同时安装 Python 和 Jupyter Notebooks，并包含了数据科学和机器学习社区中常用的很多软件包。Anaconda安装程序（Anaconda Installers）提供Windows、MacOS和Linux版本下载。Windows下直接运行*.exe文件安装，Linux下命令行执行bash *.sh安装。

配置文件

在以上环境中可以直接开始学习与开发。但如果你需要对默认工作目录进行更改以更好地管理项目和文档，可以修改配置文件实现。

1、打开Anaconda Prompt，输入命令：jupyter notebook --generate-config，生成配置文件。

2、按照Anaconda Prompt窗口的反馈信息找到并打开配置文件如jupyter_notebook_config.py，在#c.NotebookApp.notebook_dir = ''一行中去掉#并填写自定义工作路径。

3、修改Jupyter Notebook快捷方式的属性，去掉目标栏末尾的%USERPROFILE%。

4、再次启动Jupyter Notebook即可。

以上配置文件以Windows为例，有特殊需要的可以继续折腾这个配置文件（如果只是想修改工作路径，也可以只将上面的%USERPROFILE%替换为自定义工作路径即可）。在Linux环境下，需要在终端执行命令jupyter notebook --generate-config生成配置文件，并用vi、gedit或vscode等编辑器来修改配置文件中的#c.NotebookApp.notebook_dir = ''一段。

模块化设计的 JupyterLab 已经推出，相比 Jupyter Notebook 可以扩展更多丰富功能。

不仅限于 Python，你甚至可以在 Notebooks 中使用其他语言，如 R、Julia、JavaScript等。

Google Colab

Google Colaboratory（简称Colab）是一个内建 TensorFlow 的云端 Jupyter 笔记本环境，除了具备Jupyter的预装库，还支持更多最流行的机器学习库，适合机器学习、数据分析和教育目的。用户无需设置，就可以直接使用Google Colab，同时还能获得 GPU、TPU 等计算资源的免费使用权限。

via Google Colab入门