Jupyter Notebook运行JavaScript的方法

Jupyter Notebook 是一种交互式的笔记本，非常适合数据分析、数据可视化、教育和科学计算等任务。它支持多种编程语言和交互式的数据可视化，其中也包括 JavaScript。下面我将详细讲解如何在 Jupyter Notebook 中运行 JavaScript。

安装和启动

使用 Jupyter Notebook 运行 JavaScript，需要先在电脑中安装好 Node.js。可在终端输入以下命令进行安装：

brew install node

安装完成后，启动 Jupyter Notebook，创建一个新的笔记本并输入以下命令：

%%javascript
alert("Hello, Notebook!")

输出为弹出一个警告框，内容为 "Hello, Notebook!"，表示 JavaScript 已经成功运行。

在 Markdown 中嵌入 JavaScript

在 Jupyter Notebook 的 Markdown 中，可以使用 <script> 标签嵌入 JavaScript 代码。

<script>
function run() {
    alert("Hello, Notebook!")
}
</script>

<button onclick="run()">点击运行 JavaScript</button>

输出为一个按钮，点击按钮后会弹出一个警告框，内容为 "Hello, Notebook!"。

示例一：使用 d3 库绘制柱形图

d3.js 是一款非常流行的数据可视化库，可以方便快捷地完成各种数据可视化任务。下面我将用一个简单的柱形图展示如何使用 d3.js 绘制图表。

<div id="chart"></div>

<script src="https://d3js.org/d3.v6.min.js"></script>
<script>
const data = [10, 20, 30, 40, 50];

const margin = { top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40 },
    width = 960 - margin.left - margin.right,
    height = 500 - margin.top - margin.bottom;

const svg = d3.select("#chart")
    .append("svg")
    .attr("width", width + margin.left + margin.right)
    .attr("height", height + margin.top + margin.bottom)
    .append("g")
    .attr("transform", "translate(" + margin.left + "," + margin.top + ")");

const x = d3.scaleBand()
    .range([0, width])
    .padding(0.1);

const y = d3.scaleLinear()
    .range([height, 0]);

x.domain(data.map(d => d.toString()));
y.domain([0, d3.max(data)]);

svg.selectAll(".bar")
    .data(data)
    .enter().append("rect")
    .attr("class", "bar")
    .attr("x", d => x(d.toString()))
    .attr("width", x.bandwidth())
    .attr("y", d => y(d))
    .attr("height", d => height - y(d));
</script>

该 JavaScript 代码使用 d3.js 库绘制柱形图，使用了 SVG 标签以及一些基础的 CSS 样式，最终生成柱形图。需要注意，这段代码需要使用 d3.js 库，因此需要在代码中引入 d3.js 库。

示例二：使用 console.log 输出信息

在 Javascript 的运行环境中，可以使用 console.log 输出信息，显示在终端中。下面给出一个简单的输出 “Hello, JavaScript!” 的例子。

%%javascript

console.log("Hello, JavaScript!")

执行上述代码，可以在终端输出 "Hello, JavaScript!"，正确显示了代码输出的结果。

以上就是使用 Jupyter Notebook 运行 JavaScript 的完整攻略。通过以上方法，您可以尝试运行各种 JavaScript 程序，并在 Notebook 中将其结合 Markdown 和数据分析任务使用。