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Author: OHeroJ

docs/ai/ml/jupyter_notebook_usage.md

@@ -22,3 +22,116 @@ Jupyter Notebook 是一个非常流行的交互式编程环境，广泛应用于
 ```bash
 jupyter notebook
 ```
+
+### 使用 pip 安装
+如果你没有安装 Anaconda，可以使用 pip 来安装 Jupyter Notebook。首先，确保你已经安装了 Python 和 pip，然后在终端中输入以下命令：
+```bash
+pip install notebook
+```
+安装完成后，同样可以使用以下命令启动 Jupyter Notebook：
+```bash
+jupyter notebook
+```
+
+## 基本操作
+
+### 创建和打开 Notebook
+启动 Jupyter Notebook 后，会在浏览器中打开一个新的标签页，显示 Jupyter 的文件浏览器界面。你可以在这里浏览你的文件系统，创建新的 Notebook 或打开已有的 Notebook。
+
+### 编写和运行代码
+在 Notebook 中，每个单元格（Cell）可以包含代码或 Markdown 文本。你可以在代码单元格中编写 Python 代码，然后按 Shift + Enter 运行代码。运行结果会显示在单元格下方。
+
+### 保存和导出 Notebook
+你可以通过点击工具栏上的保存按钮来保存 Notebook。Jupyter Notebook 会将文件保存为 .ipynb 格式。你还可以将 Notebook 导出为多种格式，如 HTML、PDF 等，方法是点击 "File" 菜单，然后选择 "Download as"。
+
+## 高级使用技巧
+
+### 使用魔法命令
+Jupyter Notebook 提供了一些特殊的命令，称为魔法命令（Magic Commands），可以帮助你更高效地完成一些常见任务。例如，使用 %timeit 可以测量代码的执行时间，使用 %matplotlib inline 可以在 Notebook 中显示 matplotlib 绘制的图表。
+
+### 扩展功能
+Jupyter Notebook 支持多种扩展功能，可以通过安装 Jupyter Notebook Extensions 来增强其功能。例如，Table of Contents 扩展可以自动生成目录，Codefolding 扩展可以折叠代码单元格。
+
+### 远程访问
+你可以在远程服务器上运行 Jupyter Notebook，并通过浏览器进行访问。首先，在服务器上启动 Jupyter Notebook，并指定 IP 地址和端口号：
+```bash
+jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser
+```
+然后，在本地浏览器中输入服务器的 IP 地址和端口号即可访问 Notebook。
+
+## 用例
+
+### 数据分析
+假设你有一个包含销售数据的 CSV 文件，你可以使用 Jupyter Notebook 来加载和分析这些数据。首先，使用 pandas 库加载数据：
+```python
+import pandas as pd
+
+# 加载 CSV 文件
+data = pd.read_csv('sales_data.csv')
+
+# 显示前五行数据
+data.head()
+```
+然后，你可以使用 matplotlib 库绘制数据的可视化图表：
+```python
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# 绘制销售额随时间变化的折线图
+plt.plot(data['date'], data['sales'])
+plt.xlabel('Date')
+plt.ylabel('Sales')
+plt.title('Sales Over Time')
+plt.show()
+```
+
+### 机器学习
+你还可以使用 Jupyter Notebook 来训练和评估机器学习模型。以下是一个简单的例子，使用 scikit-learn 库训练一个线性回归模型：
+```python
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+
+# 准备数据
+X = data[['feature1', 'feature2']]
+y = data['sales']
+
+# 拆分数据集
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
+
+# 训练模型
+model = LinearRegression()
+model.fit(X_train, y_train)
+
+# 预测
+y_pred = model.predict(X_test)
+
+# 评估模型
+mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
+print(f'Mean Squared Error: {mse}')
+```
+
+### 文本处理
+Jupyter Notebook 也可以用于自然语言处理任务。以下是一个使用 NLTK 库进行简单文本处理的例子：
+```python
+import nltk
+from nltk.tokenize import word_tokenize
+from nltk.corpus import stopwords
+
+# 下载 NLTK 数据
+nltk.download('punkt')
+nltk.download('stopwords')
+
+# 示例文本
+text = "Jupyter Notebook 是一个非常流行的交互式编程环境。"
+
+# 分词
+words = word_tokenize(text)
+
+# 去除停用词
+filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords.words('chinese')]
+
+print(filtered_words)
+```
+
+## 结论
+Jupyter Notebook 是一个强大的工具，适用于数据科学、机器学习和深度学习等领域。通过本文的介绍，希望你能更好地理解和使用 Jupyter Notebook，提高工作效率。