Unit 0-1 - Jupyter Notebook 安裝與設定
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📓 Jupyter Notebook

安裝與設定完整教學

從零開始,手把手帶你完成環境設定
Unit 0-1 環境準備

📓 什麼是 Jupyter Notebook?

互動式程式開發環境

Jupyter Notebook 是一個網頁版的互動式程式開發環境,特別適合資料分析、機器學習和教學使用。

主要特色

  • 即時執行: 可以一段一段執行程式碼,立即看到結果
  • 視覺化: 圖表、表格直接顯示在筆記本中
  • 文件整合: 程式碼和說明文字可以混合編寫
  • 易於分享: 可以匯出成 HTML、PDF 等格式

💡 為什麼要用 Jupyter?
相比傳統的 .py 檔案,Jupyter Notebook 讓你可以邊寫邊測試,特別適合學習和實驗!

🔧 安裝前的準備

系統需求

  • 作業系統: Windows 10/11、macOS、Linux
  • Python 版本: 3.7 或以上 (建議 3.9+)
  • 硬碟空間: 至少 500 MB
  • 記憶體: 建議 4 GB 以上

檢查 Python 是否已安裝

# Windows: 開啟命令提示字元 (cmd)
# macOS/Linux: 開啟終端機 (Terminal)

python --version
# 或
python3 --version

# 應該顯示類似: Python 3.11.0

⚠️ 如果顯示「找不到命令」:
表示還沒安裝 Python,請先到 python.org 下載並安裝

📦 方法一: 使用 pip 安裝 (推薦)

最簡單直接的安裝方式

1

開啟命令列工具

Windows: 按 Win + R,輸入 cmd,按 Enter

macOS: 按 Cmd + Space,輸入 Terminal

2

更新 pip (建議)

python -m pip install --upgrade pip
3

安裝 Jupyter Notebook

pip install notebook

等待安裝完成,通常需要 1-3 分鐘

4

驗證安裝

jupyter notebook --version

應該顯示版本號,例如: 7.0.6

🐍 方法二: 使用 Anaconda 安裝

適合需要完整資料科學環境的使用者

什麼是 Anaconda?

Anaconda 是一個Python 資料科學套件包,已經包含 Jupyter Notebook 和常用的資料分析套件 (NumPy, Pandas, Matplotlib 等)。

安裝步驟

  1. 前往 anaconda.com/download
  2. 下載適合您作業系統的安裝檔 (約 500 MB)
  3. 執行安裝檔,按照指示完成安裝
  4. 安裝完成後,從開始選單啟動 "Anaconda Navigator"
  5. 在 Navigator 中點選 "Jupyter Notebook" 的 Launch 按鈕

💡 優點: 一次安裝所有常用套件,不用個別安裝
缺點: 檔案較大 (約 3 GB),安裝時間較長

🚀 啟動 Jupyter Notebook

開始使用 Jupyter

1

開啟命令列

在您想要建立筆記本的資料夾位置開啟命令列

2

執行啟動指令

jupyter notebook
3

自動開啟瀏覽器

瀏覽器會自動開啟,顯示 Jupyter 介面
網址通常是: http://localhost:8888

⚠️ 注意: 不要關閉命令列視窗!關閉後 Jupyter 就會停止運作

✅ 成功啟動的標誌:
命令列會顯示 "The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/"

📝 建立第一個 Notebook

開始您的第一個專案

步驟說明

  1. 在 Jupyter 首頁,點選右上角的 New 按鈕
  2. 選擇 Python 3 (或 Python 3 (ipykernel))
  3. 會開啟一個新的分頁,這就是您的筆記本!
  4. 在第一個儲存格 (Cell) 中輸入程式碼
  5. 按 Shift + Enter 執行程式碼

試試看第一個程式

# 在第一個 Cell 輸入:
print("Hello, Jupyter!")

# 按 Shift + Enter 執行
# 應該會在下方顯示: Hello, Jupyter!

🎉 恭喜! 您已經成功建立並執行第一個 Jupyter Notebook!

⌨️ Jupyter Notebook 基本操作

常用快捷鍵

執行相關

  • Shift + Enter - 執行當前 Cell 並移到下一個
  • Ctrl + Enter - 執行當前 Cell 但不移動
  • Alt + Enter - 執行當前 Cell 並在下方插入新 Cell

編輯相關

  • A - 在上方插入新 Cell (命令模式下)
  • B - 在下方插入新 Cell (命令模式下)
  • D + D - 刪除當前 Cell (按兩次 D)
  • M - 將 Cell 轉換為 Markdown (文字說明)
  • Y - 將 Cell 轉換為 Code (程式碼)

模式切換

  • Enter - 進入編輯模式 (綠色邊框)
  • Esc - 進入命令模式 (藍色邊框)

💡 提示: 在命令模式下按 H 可以查看完整的快捷鍵列表

📦 安裝 Pandas 和其他常用套件

在 Jupyter 中安裝套件

方法一: 在 Jupyter Cell 中直接安裝

# 在 Jupyter Cell 中執行:
!pip install pandas numpy matplotlib

# 驗證安裝
import pandas as pd
print(pd.__version__)

方法二: 在命令列安裝 (建議)

# 先關閉 Jupyter,在命令列執行:
pip install pandas numpy matplotlib seaborn openpyxl

# 然後重新啟動 Jupyter
jupyter notebook

常用資料分析套件

  • pandas - 資料處理與分析
  • numpy - 數值運算
  • matplotlib - 資料視覺化
  • seaborn - 進階視覺化
  • openpyxl - 讀寫 Excel 檔案

🧪 測試 Pandas 是否正常運作

建立第一個 DataFrame

在 Jupyter Notebook 中執行以下程式碼:

# 匯入 Pandas
import pandas as pd

# 建立範例資料
data = {
    '姓名': ['張三', '李四', '王五'],
    '年齡': [25, 30, 35],
    '城市': ['台北', '台中', '高雄']
}

# 建立 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 顯示資料
print(df)

# 在 Jupyter 中,也可以直接輸入變數名稱來顯示
df

✅ 如果看到漂亮的表格顯示,恭喜!
您的 Jupyter Notebook 和 Pandas 已經完全設定好了!

🔧 常見問題排解

遇到問題別擔心!

問題 1: 無法啟動 Jupyter

# 錯誤: 'jupyter' 不是內部或外部命令

# 解決方法: 重新安裝
pip uninstall notebook
pip install notebook

問題 2: 瀏覽器沒有自動開啟

手動複製命令列中顯示的網址 (例如 http://localhost:8888/?token=xxx) 並貼到瀏覽器

問題 3: 無法匯入 Pandas

# 錯誤: ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

# 解決方法: 在 Jupyter Cell 中安裝
!pip install pandas

問題 4: Kernel 一直顯示忙碌

點選上方選單: Kernel → Restart Kernel

⚠️ 還是無法解決?
嘗試重新啟動電腦,或到課程社團發問!

💾 儲存與分享 Notebook

管理您的筆記本

儲存檔案

  • Jupyter 會自動儲存 (每隔幾分鐘)
  • 手動儲存: Ctrl + S (Windows) 或 Cmd + S (Mac)
  • 檔案會儲存為 .ipynb 格式

匯出格式

點選上方選單: File → Download as

  • HTML - 網頁格式,可用瀏覽器開啟
  • PDF - 需要安裝 LaTeX
  • Python (.py) - 純程式碼檔案

分享筆記本

  • 直接分享 .ipynb 檔案
  • 上傳到 GitHub (會自動渲染顯示)
  • 使用 nbviewer.org 線上檢視
  • 使用 Google Colab 開啟

🚀 進階技巧

讓 Jupyter 更好用

1. 使用魔術指令 (Magic Commands)

# 顯示執行時間
%time print("Hello")

# 顯示所有變數
%whos

# 在 Cell 中執行系統指令
!ls  # 列出檔案 (macOS/Linux)
!dir # 列出檔案 (Windows)

2. 顯示圖表

# 讓圖表顯示在筆記本中
%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.show()

3. 自動完成與說明

  • 按 Tab 鍵自動完成變數名稱或函數
  • 在函數後面加 ? 查看說明: pd.read_csv?
  • 按 Shift + Tab 顯示函數參數提示

4. 安裝擴充功能

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

🎓 總結

您已經學會了

  • ✅ 什麼是 Jupyter Notebook 以及為什麼要使用它
  • ✅ 兩種安裝方式: pip 和 Anaconda
  • ✅ 如何啟動和建立第一個 Notebook
  • ✅ 基本操作和快捷鍵
  • ✅ 安裝和測試 Pandas
  • ✅ 常見問題排解
  • ✅ 儲存、分享和進階技巧

🎉 恭喜完成 Jupyter Notebook 設定!
現在您已經準備好開始 LangChain AI 資料分析課程了!

💡 下一步:
前往 Unit 0-2 學習中文化設定,或直接進入 Unit 1 學習 LangChain!

準備好了嗎? 讓我們開始資料分析之旅! 🚀

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