1.安装anaconda后，在软件中找到jupyter然后运行
然后进入界面
选择new一个python文件
每操作一步后台会输入对应的命令，
然后点击未命令的默认的文件名字 后者选择file-->rename notebook，进行命名操作
对notebook进行命名
然后在编辑区域内输入命名，点击上面的运行按钮或者shift+enter进行运行
然后得到运行结果
现在我们已经知道了如何输入代码，为什么不尝试着让这个 notebook 更加漂亮、内容更丰富？为此，我们需要使用其他类型的单元格，即 Header单元格和 Markdown单元格。
首先，我们在顶部添加一个 notebook 的标题。选中第一个单元格，然后点击Insert -> Insert单元格above（在上方插入单元格）。你会发现，文档的顶部马上就出现了一个新的单元格。点击在快捷键栏中的单元格类型，将其变成一个标题单元格（heading cell）：
选中下拉选项中的 Heading。然后会出现一个弹出消息，告诉你如何创建不同层级的标题，这样你就有了一个不同类型的 cell：
这个单元格以#标记开头，意味着这是一个一级标题。如果需要子标题，可以使用以下标记表示（改变单元格类型时弹出消息中有解释）：
# : 一级标题
## : 二级标题
### : 三级标题
...
在#之后写下文档的标题，然后计算该单元格。你会发现一个样式非常好看的标题。作为示例和练习，我还添加了其他几个标题单元格：
添加好标题之后，我们在编写一些解释，介绍每个代码单元格中的情况。为此，我们要在相应的地方插入单元格，然后将其类型变成 Markdown。然后，计算新的单元格。就这样，你的解释文本就漂亮地渲染出来了！
最后，你可以重命名该 notebook，点击Fiel -> Rename，然后输入新的名称。这样，新的名称将会出现在窗口的左上角，在 Jupyter 的标志旁边。
单元格操作
高级单元格操作，将让编写 notebook 变得更加方便。举例如下：
- 如果想删除某个单元格，可以选择该单元格，然后依次点击
Edit->Delete Cell； - 如果想移动某个单元格，只需要依次点击
Edit->Move cell [up | down]； - 如果想剪贴某个单元测，可以先点击
Edit->Cut Cell，然后在点击Edit->Paste Cell [Above | Below]； - 如果你的 notebook 中有很多单元格只需要执行一次，或者想一次性执行大段代码，那么可以选择合并这些单元格。点击
Edit->Merge Cell [Above | below]。
记住这些操作，它们可以帮助你节省许多时间。
Markdown 单元格高级用法
我们再来看看 Markdown 单元格。虽然它的类型是 markdown，但是这类单元格也接受 HTML 代码。这样，你就可以在单元格类实现更加丰富的样式，添加图片，等等。例如，如果想在 notebook 中添加 Jupyter 的 logo，将其大小设置为 100px x 100px，并且放置在单元格左侧，可以这样编写：
<img src="http://blog.jupyter.org/content/images/2015/02/jupyter-sq-text.png"
style="100px;height:100px;float:left">
计算该单元格之后，会出现这样的结果：
另外，markdown 单元格还支持 LaTex 语法。例如：
$$int_0^{+infty} x^2 dx$$
计算上述单元格，将获得下面的 LaTex 方程式：
导出功能
notebook 还有一个强大的特性，就是其导出功能。可以将 notebook 导出为多种格式：
- HTML
- Markdown
- ReST
- PDF（通过 LaTeX）
- Raw Python
导出 PDF 功能，可以让你不用写 LaTex 即可创建漂亮的 PDF 文档。你还可以将 notebook 作为网页发布在你的网站上。甚至，你可以导出为 ReST 格式，作为软件库的文档。
Matplotlib 集成
如果你用 Python 绘制过图形，那你肯定知道 matplotlib。Matplotlib 是一个用于创建漂亮图形的 Python 库，结合 Jupyter notebook 使用时体验更佳。
要想在 Jupyter notebook 中使用 matplotlib，需要告诉 Jupyter 获取 matplotlib 生成的所有图形，并将其嵌入 notebook 中。为此，需要计算：
%matplotlib inline
译注：要想执行成功，需要先
pip install matplotlib。
运行这个指令可能要花个几秒钟，但是在 notebook 中需要执行一次即可。接下来，我们来绘制一个图形，看看具体的集成效果：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(20)
y = x**2
plt.plot(x, y)
上面的代码将绘制方程式 y=x^2 。计算单元格后，会得到如下图形：
我们看到，绘制出的图形直接添加在了 notebook 中，就在代码的下面。我们可以之后修改代码，重新计算，这时图形也会动态更新。这是每个数据科学家都想要的一个特性：将代码和图片放在同一个文件中，清楚地看出每段代码的效果。
非本地内核
我们可以非常容易地在一台电脑上启动 Jupyter，而且支持多人通过网络连接同一个 Jupyter 实例。在上一篇文章中，你有没有注意启动 Jupyter 时出现过这样一段话：
The IPython Notebook is running at: http://localhost:8888/
这意味着，你的 notebook 是本地运行的，可以在浏览器上打开 http://localhost:8888/ ，从而访问 notebook。你也可以修改下配置，让该 notebook 可以被公开访问。这样，任何知道 notebook 地址的人都可以连接到 notebook 进行远程修改。
结语
从这两篇快速入门介绍中，我们可以看到：Jupyter notebook 是一个非常强大的工具，可以创建漂亮的交互式文档，制作教学材料，等等。建议你马上开始使用 Jupyter notebook，探索更多 notebook 的强大功能。
参考：https://www.cnblogs.com/nxld/p/6566380.html