Установка Python и Jupyter Notebook в Windows 11 (windows 10)

В этом небольшом посте шаг-за-шагом напишу как установить Jupyter Notebook в Windows 11

Шаг 1. Скачать и установить Python на ваш ПК https://www.python.org/downloads/ . Чтобы проверить есть ли Python на ПК — откройте командную строку и введите команду

python --version

ответ на команду будет примерно следующий:

Шаг 2. Установить виртуальное окружение Python::

pip install virtualenv

Подготовка закончена.

Шаг 3. Войдите в папку в которой вы собираетесь работать, и создайте в ней виртуальное окружение Python

virtualenv opencv

После выполнения команды будет создано виртуальное окружение, в которое вы сможете установить необходимые компоненты для работы с Jupyter. Я считаю это необходимым шагом, так как не нужно все ставить глобально и вы не нарушите работу ваших будущих проектов на Python.

Шаг 4. Активация и деакцивация виртуальной среды.

Название виртуальной среды opencv, для ее активации необходимо запустить команду:

opencv\Scripts\activate.bat

после выполнения команды в скобках появится название виртуальной среды, это значит, что в консоли вы работете именно в ней.

Деактивация виртуальной среды

opencv\Scripts\deactivate.bat

Шаг 5. Установка Jupyter и дополнительных компонентов для работы в нем (ниже привожу команды которые нужно выполнить в консоли при запущенной виртуальной среде)

pip install numpy
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install jupyterlab

Шаг 6. Запуск Jupyter, просто запустить в консоли команду:

jupyter-lab

После запуска команды у вас в браузере по умолчанию будет открыт http://localhost:8888/ и вы сможете работать с Jupyter

Достаточно часто Jupiter используется для анализа данных, например при помощи инструмента Pandas.

Шаг 7. Установка инструментов для анализа данных

pip install pandas
pip install pivottablejs

Источники:

_https://jupyter.org/install — официальная информация по установке Jupiter

_https://medium.com/@kswalawage/install-python-and-jupyter-notebook-to-windows-10-64-bit-66db782e1d02 — источник вдохновения для статьи

_ https://pbpython.com/dataframe-gui-overview.html — обзор инструментов для визуализации данных

_https://towardsdatascience.com/top-3-alternative-python-packages-for-pandas-d125627ce349 — инструменты аналоги Pandas