jupyter简单介绍：
Jupyter：
是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。广泛用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等领域。
Jupyter的主要特点包括：
1. 交互式编程：
Jupyter允许用户在文档中直接编写代码，并即时运行和查看结果，支持超过40种编程语言，包括Python、R、Julia和Scala。
2. 文档和代码的整合：
Jupyter的文档称为"notebook"，它将代码、计算结果、文本（支持Markdown格式）、图像等整合在一起，方便用户记录和展示分析过程。
3. 易于分享和协作：
Jupyter notebook可以被分享给其他用户，他们可以在自己的浏览器中运行、编辑和评论notebook。
4. 丰富的扩展性：
Jupyter支持各种插件和扩展，可以增加新的功能，如改进的代码编辑器、交互式小部件等。
5. 社区支持：
Jupyter有着活跃的社区，不断有新的工具和库被开发出来，以支持更广泛的应用场景。
6. 支持多种内核：
Jupyter的核心是内核(kernel)，它负责执行代码并返回结果。不同的内核支持不同的编程语言。
7. 集成开发环境（IDE）特性：
Jupyter提供了代码补全、错误检查等IDE特性，使得编程更加方便。
8. 版本控制：
Jupyter notebook可以与Git等版本控制系统结合使用，方便跟踪和回溯notebook的变更历史。
jupyter notebook的打开：
安装jupyter
打开Anaconda Prompt也就是命令行 ----> 然后输入，conda activate pytorch ----> 然后输入 jupyter notebook，如果像我那样显示则再次输入：jupyter notebook D: ---->如果还没有用，则是因为没有安装jupyter，所以输入pip install jupter，等待安装即可
若无法安装
实际上用pycharm中的控制台，运行pytorch也是可以的。（其中按住Ctrl+enter是转行）
jupyter与pycharm的主要区别：
Jupyter Notebook
- 交互式笔记本：Jupyter Notebook 是一个基于网页的笔记本界面，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和叙述文本的文档。
- 适合数据分析和科学计算：由于其可视化和交互特性，Jupyter 很适合进行数据探索、可视化和报告编写。
- 版本控制困难：虽然 Jupyter Notebook 文件可以保存为
.ipynb格式，但它们的结构（JSON）可能使版本控制系统如 Git 的差异比较变得复杂。 - 不适合大型项目：对于复杂的大型项目，Jupyter Notebook 可能难以管理，因为它们不支持传统的文件结构和模块化编程。
- 内联执行：可以在单个单元格中运行代码并立即查看结果，非常适合快速迭代和测试。
PyCharm
- 集成开发环境 (IDE)：PyCharm 是一个功能齐全的 IDE，提供了代码编辑、调试、测试、版本控制集成、图形用户界面设计等多种功能。
- 适合软件工程：PyCharm 更适合大型项目和团队协作，它支持良好的项目组织、重构、代码导航和复杂的调试工具。
- 代码质量工具：PyCharm 包含了许多代码质量和性能检查工具，可以帮助开发者编写更高效、更干净的代码。
- 多语言支持：除了 Python，PyCharm 还支持多种其他语言，使其成为混合技术栈项目的理想选择。
- 专业版功能：PyCharm 有免费社区版和付费专业版，后者提供了更多高级功能，如数据库工具、Web 开发框架支持等。
总结
- 如果工作主要涉及数据科学、机器学习、教育或需要创建可共享的交互式文档，Jupyter Notebook 是一个很好的选择。
- 如果需要一个全面的开发环境来构建和维护大型的 Python 应用程序，或者正在从事软件工程项目，PyCharm 会更适合哦！
