一、介绍
随着数据分析和机器学习的流行，Jupyter成为了广泛使用的编程环境之一。上手Jupyter后，我们需要熟悉如何在其中运行代码，以此来提升我们的编程效率和工作流程。本文将介绍多个方面的细节，让你不再为在Jupyter中运行代码而费神。
二、正文
jupyter怎么运行代码
当你打开一个新的Jupyter Notebook时，你将会看到一个框子，你可以在里面编写代码。当你完成了一个代码单元时，你可以按shift-enter或者ctrl-enter来运行它。两者的区别在于，按shift-enter会运行代码并且将光标移动到下一个单元，而按ctrl-enter则只是运行代码而不移动光标。
# 示例代码
print("Hello, world!")
jupyter无法运行代码
如果你按下shift-enter或者ctrl-enter后，代码没有运行，这种情况通常是由于代码中存在错误或者你没有按照正确的顺序执行代码单元造成的。你可以仔细检查代码是否有错误，并确保你按照正确的顺序运行代码单元。如果你想要重置Jupyter Notebook并从头开始编写代码，可以在Kernel菜单中选择Restart & Clear Output。
jupyter notebook怎么运行代码
与Jupyter的默认行为一样，你可以按shift-enter或者ctrl-enter来运行一个代码单元。Jupyter Notebook还提供了菜单栏中的Run选项以及工具栏中的运行按钮，你可以使用它们来运行选择的代码单元或者整个Notebook。
# 示例代码
for i in range(5):
print("Hello, world!")
jupyter notebook代码运行不了
如果你按下shift-enter或者ctrl-enter后，代码始终没有运行，你可以尝试在Kernel菜单中选择Restart & Run All。这将会重新启动内核并从头运行整个Notebook。如果你的代码依赖于外部库，你应该在Notebook的顶部安装它们。你可以使用!pip install或!conda install命令来安装库。
# 示例代码
!pip install pandas
import pandas as pd
jupyter运行代码快捷键
Jupyter提供了大量的快捷键来加速代码编写和交互。你可以在命令模式下按H键来查看所有可用的快捷键。其中一些常用的快捷键包括：
- A、B：在当前单元前后添加新单元
- M：将当前单元转换为Markdown格式
- Y：将当前单元转换为代码格式
- D+D：删除当前单元
- Shift+Enter、Ctrl+Enter：运行当前单元
jupyter notebook运行代码没反应
如果你按下shift-enter或者ctrl-enter后，代码看起来已经运行了，但是没有任何输出或者输出与预期不符，这种情况可能是由于代码中存在错误或者是输出被隐藏造成的。你可以仔细检查代码并检查输出区域是否被折叠或者隐藏了。如果输出区域已经展开但是仍然没有看到任何输出，你可以检查你的代码是否有任何错误或者逻辑问题。
# 示例代码
import numpy as np
print(np.random.randn(10))
jupyter运行python代码
Jupyter可以运行许多不同的编程语言，其中包括Python。你可以在Jupyter中编写Python代码，然后使用shift-enter或者ctrl-enter来运行它。Jupyter还允许你在Notebook中混合使用不同的编程语言。
# 示例代码
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.head()
jupyter的代码能用pycharm运行吗
Jupyter和PyCharm是两种不同的编程环境，并且它们的使用场景和工作流程也有所不同。虽然你可以将Jupyter Notebook中的代码复制到PyCharm中，但是你无法直接运行Jupyter Notebook中的代码。
jupyter运行代码没有结果
当你运行代码时，如果没有看到任何输出结果，有可能是以下原因造成的：
- 代码中没有产生输出
- 输出被折叠或者隐藏了
- 代码运行时间过长
- 代码卡死或者出错
你可以仔细检查代码并确保它正常运行。如果你的代码运行时间过长，你可以考虑优化代码或者增加系统资源。如果你的代码出现了错误或者卡死，你可以在Kernel菜单中选择Interrupt Kernel来中断正在运行的代码。
三、小结
在本文中，我们讨论了如何在Jupyter中运行代码。我们介绍了Jupyter默认的行为以及在Jupyter Notebook中运行代码的不同方式。我们还列举了Jupyter常用的快捷键并解决了一些可能会遇到的问题。希望这些信息能够帮助你更加高效地使用Jupyter进行编程和数据分析。