Anaconda是一个开源的Python发行版本，它为科学计算提供了方便的安装包管理和环境管理功能。Anaconda自带的Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。Jupyter Notebook适合于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等多种应用场景。
Jupyter Notebook可以在命令行中启动。若要在命令行中启动Jupyter Notebook，用户可以输入命令 "jupyter notebook"，这将自动打开默认的网页浏览器，并导航至Jupyter Notebook的主页。这种方式不依赖于Anaconda Navigator，使得即使在没有图形用户界面的服务器环境中，用户也能方便地启动和使用Jupyter Notebook。
Jupyter Notebook支持Markdown语法，这是一种轻量级标记语言，能让开发者在Notebook中编写格式化的文本。Markdown语法包括创建标题、列表、链接、图片、加粗和斜体等多种文本格式。开发者可以在新的Notebook页面中创建一个新的Notebook，并选择Markdown选项来开始编写。通过在Notebook编辑器中输入Markdown文本，开发者可以快速组织和展示数据分析的过程和结果。
Jupyter Notebook同样支持代码的编写和展示。用户可以在Notebook中创建新的单元格，并在其中输入代码，如Python代码。代码单元格可以执行多种语言的代码，例如Python、R和Julia等。用户可以利用Notebook的功能，逐个运行代码单元格，并观察执行结果，这极大地便利了数据科学实验的进行和结果的分析。
在Notebook中编写代码后，用户可以通过点击单元格并按下Shift+Enter键来运行单元格中的代码。代码执行完成后，会在单元格下方自动创建一个新的空单元格，方便用户继续编写和运行新的代码。这一流程使得在Notebook中进行代码的编辑、运行、结果查看和迭代优化变得异常简单和直观。
Notebook文件是.ipynb格式的JSON文件，这种格式可以方便地存储和交换包含代码、原始输入和Markdown格式的文档。因此，Jupyter Notebook不仅适用于个人的学习和研究，也适合团队协作，可以通过共享.ipynb文件来共同开发和维护代码。
在Jupyter Notebook中，用户还可以利用各种插件和工具扩展其功能，以满足更复杂的分析需求。例如，使用nb_conda_kernels插件，用户可以在Jupyter Notebook中管理conda环境，并在不同的环境中运行代码。
Anaconda自带的Jupyter Notebook为Python开发人员提供了一个强大的交互式编程环境。通过简单的命令行操作即可启动Jupyter Notebook，配合Markdown语法和代码执行功能，用户能够轻松地进行数据探索、数据分析和可视化，以及机器学习项目。其便捷的分享和协作特性，使得它在数据科学领域得到了广泛的应用。
