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잠 깐 만 요
                                    ‘주피터 노트북’이란?
                                    ‘주피터 노트북’은 오픈 소스 기반의 웹 애플리케이션으로, 파이썬을 비롯한 40여 개의 프로그
                                    래밍 언어로 코드를 작성하고 실행하는 개발 환경을 제공합니다. 파이썬으로 작성한 여러 개의
                                    코드와 실행 결과를 하나의 문서처럼 관리할 수 있으며, 데이터 분석을 위해 여러 종류의 라이
                                    브러리를 불러온 후 일부 코드의 실행 결과를 확인할 수 있다는 특징이 있습니다.
                                    기존의 파이썬 IDLE을 사용하는 것과 비교했을 때, 일부 코드의 실행 결과를 확인할 수 있고 문
                                    서화하여 다른 사람과 공유하기가 편리하다는 장점이 있습니다. 아나콘다를 설치하면 주피터
                                    노트북을 바로 사용할 수 있습니다.





                                 2   검은 창이 뜬 후 자동으로 브라우저가 켜질 때까지 기다립니다. 보통 2~3초

                                 안에 웹 브라우저가 켜지지만, 컴퓨터 환경에 따라 시간이 오래 걸리기도 합니다.

                                      선택 Jupyter Notebook
                                 [I 09:35:43.985 NotebookApp] JupyterLab extension loaded from C:\Users\
                                 woods\Anaconda3\lib\site-packages\jupyterlab
                                 [I 09:35:43.985 NotebookApp] JupyterLab application directory is C:\Users\
                                 woods\Anaconda3\share\jupyter\lab
                                 [I 09:35:43.987 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: C:\
                                 Users\woods
                                 [I 09:35:43.987 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
                                 [I 09:35:43.987 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=4c238c903878d2e2
                                 cc85caf2960dbc766ea9498d217a3417
                                 [I 09:35:43.988 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut
                                 down all kernels (twice to skip confirmation).
                                 [C 09:35:44.033 NotebookApp]


                                     To access the notebook, open this file in a browser:
                                         file:///C:/Users/woods/AppData/Roaming/jupyter/runtime/nbserver-
                                 4000-open.html
                                     Or copy and paste one of these URLs:
                                         http://localhost:8888/?token=4c238c903878d2e2cc85caf2960dbc766ea94
                                 98d217a3417






                                                                             UNIT 02  서울의 기온 데이터 분석하기  31
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