怎么用jupyter来连接远程服务器

连接远程jupyternotebook----windows环境jupyternotebook作为一个小巧的，使用方便的python编辑器，受到许多初学者的喜爱；考虑到本地配置的限制，往往想要调用远程服务器中的jupyternotebook，下文记录下查阅网上资料尝试的步骤：1远程服务器中jupyter安装本文使用的远程服务器是centos7，redhat系；首先，你的服务器中需要安装python，pip，此处不赘述；由于本人实际上需要使用Tensorflow，所以会先安装Tensorflow，具体安装步骤步骤可以网上资料；安装jupyter:pipinstalljupyternotebook2服务器端的设置启动ipython$ipython创建密码In[1]:fromnotebookauthimportpasswd;passwd()需要设置两次密码，比如'sha1:-----------------------'，复制该字符串，之后需要用到生成jupyter的配置文件$jupyternotebook--generate-config#将会在home目录下生成一个隐藏文件夹jupyter，该文件夹中有一个jupyter的配置文件；打开配置文件,如果不存在即是创建$vi~/jupyter/jupyter_notebook_configpy将以下信息进行修改cNotebookAppip=''cNotebookApppassword=u'sha1:-----'#这里就是上面的字符串cNotebookAppport=8000#这里的端口可以自己定义，是之后连接的时候需要设定的3windows客户端设置如果你是linux本地机，那么就可以通过ssh访问远程服务器，在命令行中启动jupyternotebook，输入localhost:8000(这里的端口号与你设置的有关)，但如果在windows下：通过ssh或者xshell等工具访问远程服务器，在你的会话中进行设置，比如xshell中，选择属性-ssh-隧道,点击添加侦听端口填写刚才的8000，目标端口默认是8888；设置完成后，在ssh或者xshell的命令行中输入jupyternotebook此刻，在windows本地中输入localhost:8000就可以访问远程服务器上的jupyter了；

进入jupyter-notebook的安装环境检查有没有指定的包打开ipython，1号位说明：这是一个python的常规报错，因为我在下文中修改指定文件的时候，选择的是复制一行而不是直接在原文上修改。因此这里报错：DuplicatekeyinfilePosixPath报错意思是：文件PosixPath中存在重复密钥。2号位说明：这个位置就是matplotlib模块的安装位置，要记得env环境里的包安装位置与全局环境中的包安装位置是不同的，注意区分。我们找到上文中的这个包安装位置之后，就可以开始进行下一步的 *** 作了，进入指定的目录并下载中文字体文件：字体加载好之后，然后修改matplotlib模块的全局配置文件matplotlib模块的全局配置文件修改好之后，去查看：/usr/lib/systemd/system/jupyter_notebookservice文件，这个文件中规定了该服务器的启动用户是谁，从下文中可以看到该服务的启动用户是root用户上文中，找到启动用户之后，去启动用户的根目录下找到matplotlib模块的缓存目录，直接删除这个缓存目录重启matplotlib的服务器，此时再次运行一下上文中打开iptyhon这个步骤，引用一下matplotlib模块然后就可以看到用户的缓存目录中，又出现了新的matplotlib的缓存文件。然后打开这个缓存文件(经过实际测试，重复上面的ipython这个步骤，好像不会生成缓存，只有必须在jupyter-notebook中调用这个函数才会生成缓存)此时注意一下name这个属性，这就是后面python代码执行时，需要引用的字体名称。到此为止全局配置文件算是搞完了。打开jupyter-notebook，粘贴输入以下代码：最后就会得到一张包含中文字体的，就不会出现乱码了。

python可以说是近几年最火热、最实用的、最容易上手的工具之一了。功能强大、应用广泛，可以帮你搜集工作数据，还能帮你下载音乐，**，于是就掀起了一波学习python的大潮，小编也毫不犹豫的加入了。但是对于向小编一样的小白来说，刚开始学习还是有些困难的，需要首先了解python的一些基础知识。所以小编就整理了一些常用的python库，希望对正在学习python的小伙伴有所帮助。

1Matplotlib

Matplotlib是一个用于创建二维图和图形的底层库。藉由它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib能够与很多流行的绘图库结合使用。

2Seaborn

Seaborn本质上是一个基于matplotlib库的高级API。它包含更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰富的可视化库，包括一些复杂类型，如时间序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。

3Plotly

Plotly是一个流行的库，它可以让你轻松构建复杂的图形。该软件包适用于交互式Web应用程，可实现轮廓图、三元图和三维图等视觉效果

4Bokeh

Bokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表集合，样式可能性(stylingpossibilities)，链接图、添加小部件和定义回调等形式的交互能力，以及许多更有用的特性。

5Pydot

Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生成复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，对于构建神经网络和基于决策树的算法时非常有效。

6pyecharts

是基于百度开源的Echarts而开发的Python可视化工具。

pyecharts功能非常强大，支持多达400+地图;支持JupyterNotebook、JupyterLab;能够轻松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架

7AutoViz

数据可视化，大多数都需要把数据读取到内存中，然后对内存中的数据进行可视化。但是，对于真正令人头疼的是一次又一次的开发读取离线文件的数据接口。

而AutoViz就是用于解决这个痛点的，它真正的可以做到1行代码轻松实现可视化。对于txt、json、csv等主流离线数据格式能够同时兼容，经常用于机器学习、计算机视觉等涉及离线数据较多的应用场景。

8Altair

Altair是一款基于Vega和Vega-Lite开发的统计可视化库。具有API简单、友好、一致等优点，使用起来非常方便，能够用最简短的代码实现数据可视化。

9cufflinks

cufflinks结合了plotly的强大功能和panda的灵活性，可以方便地进行绘图，避免了数据可视化过程中，对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。

10Pygal

Pygal 的名气不是很大，使用图形框架语法来构建图像的。绘图目标比较简单，使用起来非常方便：实例化;用目标属性格式化;用 figureadd() 将数据添加到中即可。

启动最基本的jupyter notebook镜像：

使用基础镜像 jupyter/datascience-notebook ,因为它预装了常用的模块：pandas, matplotlib, scipy, seaborn, scikit-learn, scikit-image, sympy, cython, patsy, statsmodel, cloudpickle, dill, numba, bokeh；

dockerrun-it--rm -p 8888:8888 jupyter/datascience-notebook:281505737f8a

1

其中 

docker run是使用一个镜像生成一个运行的容器；

-it指交互模式，启动后终端在运行着的容器里面，与之对应的有-d后端运行模式，启动后终端交互在实体机，要想进入容器需要使用命令docker exec -it container-name bash docker exec -it container-name意为交互模式进入正在运行的一个容器，bash意为进入容器后使用的命令，这里用的是bash，这样进入容器后就能执行shell；

--rm意为退出shell的时候自动删除容器，常在测试的时候使用，这样不用每次修改去删除已有的容器；

-p 8888:8888指的是端口映射，前面的是实体机的端口，后面是容器里面暴露出的端口，两边端口可以不一样，这样同一个镜像可以启动多个对应不同端口的服务；

jupyter/datascience-notebook:281505737f8a是镜像名字，冒号后面的是tag，类似于版本的概念，如果不显式的给出tag每次都回从hub上拉取latest的镜像，如果网络环境不好的话比较费时间，推荐显式给出tag，这样每次构建都会使用已有的镜像。

启动后就可以在终端看到：

[I 04:01:05691 NotebookApp] Running the core application with no additional extensions or settings

[I 04:01:05692 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/jovyan

[I 04:01:05692 NotebookApp] 0 active kernels

[I 04:01:05692 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:

[I 04:01:05692 NotebookApp] >

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