Jupyter Notebook (früher bekannt als IPython Notebook ) ist ein wirklich cooles Projekt für die interaktive Datenmanipulation in Python (und anderen Sprachen, einschließlich R). Grundsätzlich können Sie interaktiv codieren und dokumentieren, was Sie in einer Oberfläche tun, und es später speichern als:
- Notizbuch ( .ipynb )
- Skript (eine .py- Datei, die nur den Quellcode enthält)
- statisches HTML (und damit auch PDF)
Sie können Ihre Notizbücher sogar online mit anderen teilen, indem Sie den nbviewer- Dienst verwenden, bei dem Benutzer ganze Bücher veröffentlichen . Darüber hinaus rendert GitHub Ihre .ipynb- Dateien. Sie können Ihre Jupyter-Notizbücher als reproduzierbare Forschungsartikel auf Authorea veröffentlichen . Informationen zur gemeinsamen Bearbeitung durch mehrere Benutzer finden Sie in Google Colab, das auf Jupyter basiert.
Die Standardversion von Jupyter Notebook startet eine Webanwendung lokal (oder Sie stellen sie auf einem Server bereit) und verwenden sie über Ihren Browser. Wie Ryan auch in seiner Antwort erwähnte , ist Rodeo eine Schnittstelle, die RStudio ähnelt und auf dem Jupyter-Kernel basiert.
JupyterLab ist eine neuere der Benutzeroberfläche, die mehr Flexibilität bei der Bearbeitung Ihrer Notizbücher, der Steuerung interaktiver Widgets und sogar der Ausführung von Befehlen in Terminalemulatoren bietet.
Es gibt auch eine Qt-Konsole für IPython , ein ähnliches Projekt mit Inline-Plots, bei dem es sich um eine Desktop-Anwendung handelt.
Jupyter ist ein normales Python-Paket und kann mit installiert werden pip install jupyter
. Um alle wissenschaftlichen Bibliotheken auf Ihrem Computer zum Laufen zu bringen, ist es möglicherweise einfacher, die offiziellen Jupyter Docker-Container zu testen . Angenommen, Ihre Notizbücher befinden sich in ~ / code / jupyter , können Sie den Container wie folgt ausführen:
docker run -it --rm -p 8888:8888 -v ~/code/jupyter:/home/jovyan/work jupyter/datascience-notebook