下面是对“15个应该掌握的JupyterNotebook使用技巧(小结)”的详细讲解：
Jupyter Notebook（简称Jupyter）是一款流行的交互式笔记本，有着强大的代码编辑、数据分析和可视化工具。Jupyter支持大量的编程语言，包括Python、R等。在Jupyter中，用户可以将代码、文字、图片和图表集成到一个文档中，实现代码实验、文本记录、数据分析和可视化呈现，便于用户在工作中进行数据分析和展示。
Jupyter内置了许多快捷键，可以极大地提高代码编辑的效率。例如，在编辑笔记本时，按下“Shift + Enter”可以运行当前的代码块，按下“Ctrl + Enter”可以运行并选择光标所在的代码块等等。
Jupyter支持许多魔法指令，可以帮助用户更方便地管理笔记本中的代码。例如，“%timeit”可以测量代码执行时间，“%matplotlib inline”可以在Jupyter中绘制Matplotlib图表等等。
示例：
%timeit x = range(10000)
Jupyter支持Markdown语法，可以让用户更方便地添加文本和格式化文档。Markdown语法可以用来编写标题、列表、代码块、引用等等。
示例：
## 二、Markdown基础语法
### 1. 标题
在文字前面加上几个井号，就可以创建几级标题。
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
Jupyter中可以使用内联函数展示数据分析结果，这样既可以方便用户展示数据，也能够让数据更加直观化。
示例：
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, np.sin(x))
在Jupyter中可以通过问号“？”快速查看当前对象的帮助文档。
示例：
import numpy as np
np.random?
... ...
Jupyter允许用户将Notebook文件导出为多种格式，包括HTML、LaTeX、PDF、Markdown等等。这些导出格式可以让用户更好地分享和展示代码和数据分析结果。
上述就是15个应该掌握的Jupyter Notebook使用技巧的完整攻略。我们可以从这些技巧中学习到如何更好地使用Jupyter Notebook进行代码实验和数据分析，提高工作效率和工作质量。
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