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以下以在Linux环境下试运行Python为例，与在Windows环境下的运行步骤基本相同（除把Linux中的shell命令换成Windows中的dos命令外）。
（1）按Shift+Enter组合键，执行cell中的代码。以下为代码示例。
运行结果如下。
（2）在Jupyter Notebook中也可执行shell命令。
运行结果如下。
（3）导入该脚本（或模块），并查看该模块的功能简介，如图1-8所示。
图1-8 运行Python命令
（4）运行Python脚本，如图1-9所示。
图1-9 运行Python脚本
【说明】
①为了使该脚本有更好的移植性，可在第一行加上#！/usr/bin/python。
②运行.py文件时，Python自动创建相应的.pyc文件。.pyc文件包含目标代码（编译后的代码），它是一种Python专用的语言，以计算机能够高效运行的方式表示Python源代码。但这种代码无法阅读，故可以不管这个文件。
（5）添加注释或说明文档，如图1-10所示。
图1-10 添加注释
（6）修改文件名称。Jupyter的文件自动保存，名称也是自动生成的。对自动生成的文件名称也可重命名。重命名时先单击目前的文件名称，如图1-11所示。
图1-11 修改文件名称
然后重命名，并单击“Rename”按钮，如图1-12所示。
图1-12 单击“Rename”按钮
（7）画图。以下是在Jupyter画一条抛物线并显示图形的代码，需要加上%Matplotlib inline语句，具体代码如下。
运行结果如图1-13所示。
图1-13 显示图像
（8）查看帮助信息。在Jupyter中查看函数、模块的帮助信息也很方便。在函数或模块后加点（.），然后按Tab键，可查看所有的函数。在函数或模块后加问号（?），然后按回车键，可查看对应命令的帮助信息。
查看a1数组中可以使用的函数，如图1-14所示。
图1-14 查看可以使用的函数
要查看argmax函数的具体使用方法，只要在函数后加上一个问号（?），然后运行，就会弹出一个显示帮助信息的界面，如图1-15所示。
图1-15 显示帮助信息
（9）在备注中添加公式，如图1-16所示。
图1-16 在备注中添加公式
先选择Markdown选项，编辑公式，然后执行该cell，就可看到图1-17所示的结果。
图1-17 在备注中显示公式