一个图形化的交互式运行环境，对于编程语言的学习和开发，特别是可视化方面，提供了极大的便利。比如在window上使用R语言进行绘图，在R语言自带的交互环境中，可以实时观测到代码的可视化效果，从而方便的进行参数调整。python语言基于命令行的交互式运行环境，可以方便的测试和运行简单代码，但是对于可视化的支持不是很友好，为此，有开发人眼开发出了ipython这一加强版的交互式运行环境，在ipython的基础上，又进一步打造出了jupyter notebook这一强大的交互式运行环境。
jupyter notebook是一款基于浏览器的应用，正如名字中的notebook一词所表示的含义，通过jupyter notebook，我们可以以笔记的形式记录和保存相关的代码和运行结果，并将结果以文档的形式与其他人共享。
基于jupyter notebook, 还有一款成熟的IDE， 即jupyter lab，提供了IDE的完整功能，本文我们主要介绍jupyter notebook的使用, 首先进行安装，其实就是一个python的模块，使用pip包管理器进行安装的代码如下
启动之后，在默认的浏览器中会弹出对应的窗口，示意如下
在Files菜单中，显示的是电脑上的目录结构，可以点击进行跳转，相当于调整当前工作目录的作用。通过右上角的New菜单，可以新建文件夹或者文件。对于notebook而言，默认只提供了python语言的接口。实际上，jupyter notebook支持python,R Ruby, C++等多门编程语言，只不过需要安装对应的接口。
下面来介绍使用jupyter notebook运行python和R的方法
默认情况下，只支持python的运行，通过New菜单新建notebook, 编程语言选择python, 然后就会弹出如下所示的窗口
Untitled是默认的文件名，可以双击进行修改。绿色方框称之为单元格，在单元格中可以输入python代码，文字注释等等， 单元格中的内容默认为代码，也可以通过下拉菜单进行调整。
在左上角的工具栏中，+号表示新增单元格，接下来是剪切，复制，粘贴功能，上下的箭头用于切换单元格，运行按钮用于运行单元格中的代码，示例如下
从上图可以看到，通过jupyter notebook, 可以直观的看到变量内容以及可视化的效果。将对应的文件进行保存，在工作目录下，会生成一个后缀为.ipynb的文件。
2. 运行R
在jupyter notebook中运行R语言，首先需要安装IRkernel这个R包，该R包的作用如下图所示
在R的交互环境中运行如下代码
> install.packages("IRkernel")
> IRkernel::installspec(user = FALSE)
安装成功后，重启jupyter notebook,就可以看到，在notebook中支持R语言了。使用方式和python类似，示例如下
通过jupyter notebook, 可以实时查看代码的运行效果，在开发可视化代码时，非常的好用。
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