Pycharm通常写项目时用，处理数据不如IPython的jupyter notebook方便。
自己不是程序员出身，只是因为一些需求被迫开始学python，还记得第一次接触Jupyter Notebook时觉得这个结构挺奇怪的，怎么是在网页里运行代码，什么鬼，还一行一行的，后来才晓得原来这叫代码和结果的一种交互式展现（哭笑）。
用惯以后发现这个确实还是比pycharm里面处理数据要方便的多，由于数据分析是一种探索性的任务，不像写一个项目有一个明确的目的性，正好jupyter notebook能够实时在每一行代码下面输出目前的代码进展和可视化结果，比pycharm和anaconda里更加一目了然，能够即时对代码进行测试和改写。
Jupyter notebook的运行结果还可以直接保存为pdf、html等多种形式，便于后期对代码和结果进行浏览。
这里介绍如何在anaconda环境下使用jupyter notebook。默认已经安装和配置好anaconda，还没有安装的可以参考 1 | python新手安装：anaconda + pycharm。
安装
pip install jupyter notebook。其实不需要这一步，因为anaconda里已经自带了jupyter notebook。
启动
命令行定位到要打开的文件所在目录，输入 jupyter notebook，就会在浏览器中启动该目录。如果想直接打开某文件，就输入 jupyter notebook xxxxxxx.ipynb。xxxxxxx是文件名，ipynb是此类文件的后缀名。
配置多个python环境
如果想在jupyter notebook中使用anaconda里创建的其他python环境，比如我安装的是python2.7的anaconda，但是在anaconda里创建了python3.6的虚拟环境（取名为python36，详见本文集第1篇），那么打开jupyter notebook后默认的只能使用python2.7，需要以下两步才能在jupyter notebook里使用python3.6。
已有python虚拟环境情况下
- 为python3.6安装Kernel
conda install -n python36 ipykernel
- 激活python3.6的虚拟环境
source activate python36 # mac
activate python36 # windows
- 为kernel安装python3
python -m ipykernel install --user
最近重新装了anaconda，打开jupyter notebook发现 提示报错 kernel error，也是运行下这句代码就可以了。
配置好以后可以看到以下提示：
Installed kernelspec python3 in /Users/xx/Library/Jupyter/kernels/python3
然后再打开jupyter notebook，就可以在 Kernel --- Change kernel的菜单下看到有python2和python3两个选择了，在File --- New Notebook下也可以选择python2还是python3。
（更多其他情况见官网 https://ipython.readthedocs.io/en/latest/install/kernel_install.html）
未安装python虚拟环境
若没有安装多个python版本的虚拟环境，需要在安装的python2的情况下使用python3，需要先创建一个python3的虚拟环境。运行如下三行代码：
conda create -n ipykernel_py3 python=3 ipykernel
source activate ipykernel_py3 # mac
activate ipykernel_py3 # windows
python -m ipykernel install --user
完
