做数据科学离不开 Jupyter Notebook，但是显然 Jupyter Notebook 不单单是为了 Python 而设置（但是离开 Python 显然也很不方便）。

首先，我们需要安装 Jupyter，这里需要说明的是 python 有多种版本管理工具，做数据科学方面的话推荐conda, 如果喜欢 GUI 界面的话，可以选择Anaconda。

安装好 Jupyter 以后，我们可以开始安装 Ruby Kernel。Ruby Kernel 用的是 IRuby。

以 Mac 为例：

$ brew install rbenv automake gmp libtool wget
$ rvm install 2.4.1
$ rvm use 2.4.1

因为iruby已经很久没更新了，所以，最好直接使用默认的2.4.1的版本。在我的笔记本上，我装了2.5.3的 Ruby，但是然并卵。在运行 Jupyter 的时候总是提醒我找不到ruby-2.4.1。

$  brew install zeromq
$ brew install czmq --HEAD
$ gem install cztop iruby

然后注册Ruby Kernel

$ iruby register --force

至此，如果顺利的话你启动 Jupyter Notebook 应该可以看到Ruby 2.4.1:

$ jupyter notebook

在新建 ipynb 文件的时候，选择 Ruby Kernel 则可以了。

设置完之后你肯定想是不是可以运行一下 pandas，numpy，matplotlib 之类的 python 数据科学常用的库，很幸运的是确实有人通过pycall打包了一下这几个 python 库。

你可以通过以下命令安装： $ gem install numpy pandas $ gem install --pre matplotlib

使用的时候，基本可以参照 python 的语法来写。

比如说我要在 Jupyter Notebook 里面画个图，为了让图直接的 Notebook 里面显示，我们需要：

require "matplotlib/pyplot"
require 'matplotlib/iruby'
Matplotlib::IRuby.activate

我们再来试试 Numpy (每次安装完 Gem 以后，需要重启一下 Jupyter)

x = Numpy.asarray([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
puts x
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

puts x[1, 1..2]
# [5 6]

puts x.T
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

puts x.dot x.T
# [[14 32]
#  [32 77]]

puts x.reshape([3, 2])
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

PS：插入 cell 以后，按 Shift + Enter 可以直接运行 cell 中的代码。

当然了，很多 python 代码，都是把Numpy 简写为 np，在 Ruby 下当然也可以：

np = Numpy

因为，虽然 Ruby 中规定首字母大写的是常量，但是我们也确实可以这样使用：

因为，在 Ruby 中，当我们声明了一个 Module，Class 的时候，其实相当于给这个 Module，Class 起了一个名字而已。 所以，这样的用法是可以 的。

class A
   def self.foo
       p "foo"
    end
end

a = A
a.foo

=> foo

当然，最牛逼的是，你可以在 Jupyter 里面运行 Rails Console。

我们在 Rails App 根目录下面 启动 Jupyter notebook，然后在第一行引入 Rails App 的环境即可：

require "./config/environment"

然后你就可以像用 Rails Console 一样运行 Jupyter 了。