Jupyter

Обзор Jupyter

Jupyter — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет пользователям создавать и делиться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст. Эта мощная интерактивная среда разработки обслуживает специалистов по данным, исследователей, преподавателей и разработчиков, работающих в вычислительных областях. Платформа поддерживает более 40 языков программирования, включая Python, R, Julia и Scala, что делает её универсальной для различных технических рабочих процессов, от анализа данных до машинного обучения.

Экосистема Jupyter включает как классический интерфейс Jupyter Notebook, так и новое поколение среды JupyterLab, предлагая гибкие конфигурации рабочего пространства для сложных проектов в области науки о данных. Используемый такими организациями, как Google, IBM, NASA и ведущими университетами, Jupyter способствует совместным исследованиям и воспроизводимой вычислительной работе. Его открытые стандарты и расширяемая архитектура делают его идеальным для IDE и Анализ данных рабочих процессов в научных вычислениях, статистическом моделировании и образовательных контекстах.

Как использовать Jupyter

Начало работы с Jupyter включает установку платформы через менеджеры пакетов, такие как pip или conda, затем запуск веб-интерфейса из командной строки. Пользователи могут создавать новые блокноты, писать и выполнять код в ячейках и сразу видеть вывод, включая богатые визуализации, таблицы и интерактивные виджеты. Блокноты можно организовывать, делиться ими через GitHub или электронную почту и конвертировать в различные форматы, включая HTML и PDF. Для развертывания в командах JupyterHub обеспечивает централизованное управление несколькими пользователями на организационной инфраструктуре.

Основные возможности Jupyter

1. Поддержка нескольких языков – Запускайте код на более чем 40 языках программирования с интерактивными ядрами
2. Богатый вывод – Просматривайте HTML, изображения, видео, LaTeX и пользовательские визуализации
3. Обмен документами – Делитесь блокнотами через электронную почту, Dropbox, GitHub и Jupyter Notebook Viewer
4. Интеграция с большими данными – Подключайтесь к Apache Spark, pandas, scikit-learn и TensorFlow
5. Модульная архитектура – Расширяйте функциональность с помощью плагинов и пользовательских расширений

Примеры использования Jupyter

• Очистка данных, преобразование и исследовательский анализ данных
• Разработка моделей машинного обучения и рабочие процессы обучения
• Статистическое моделирование и проекты численного моделирования
• Академические исследования и вычислительная журналистика
• Интерактивные образовательные материалы и руководства по программированию
• Научные вычисления и воспроизводимость исследований
• Визуализация данных и интерактивная отчетность

Поддержка и контакты

Для поддержки и ресурсов сообщества посетите официальный сайт Jupyter. Проект поддерживает активные форумы сообщества и документацию для пользователей. Контактная информация может быть найдена через каналы связи проекта, перечисленные на их домашней странице.

Информация о компании

Jupyter разрабатывается Project Jupyter, сообществом с открытым исходным кодом, базирующимся в Соединенных Штатах. Проект работает как некоммерческая инициатива, сосредоточенная на разработке открытых стандартов для интерактивных вычислений.

Вход и регистрация

Доступ к Jupyter через онлайн-пробную версию Jupyter или установите его локально на вашей системе. Платформа с открытым исходным кодом и не требует создания учетной записи для локальных установок.