Jupyter Notebook est une application Web qui vous permet de créer et de partager des documents contenant du code de programme, des formules, des diagrammes, des explications, etc.
Les fonctionnalités suivantes sont répertoriées sur le site officiel.
Autre
--Markdown peut être utilisé comme une description -Si vous l'entourez de $$, les commandes LaTeX sont reconnues et peuvent être utilisées (en gros, seules les formules mathématiques doivent être prises en charge)
J'aime ça.
Fondamentalement, c'est pour un usage personnel en mettant en place un serveur local, mais si vous utilisez Jupyterhub, vous pouvez également l'utiliser dans un environnement multi-utilisateurs. Je peux le faire.
Plusieurs autres sous-projets sont officiellement pris en charge, donc si vous êtes curieux, vous pouvez consulter les éléments suivants:
Dans Jupyter, le noyau est le processus de traitement interactif du code d'entrée et de renvoi du résultat.
IPython est utilisé comme noyau qui exécute le traitement Python, mais si vous souhaitez traiter d'autres langues, vous devez installer un noyau pour cette langue séparément.
Vous voudrez peut-être installer la programmation que vous souhaitez étudier.
Voir ci-dessous pour les noyaux disponibles.
Je pense que la grande différence est la capacité à traiter le code de manière interactive.
Par conséquent, il est pratique de modifier le code qui a été essayé et d'écrire une description dans Markdown et de l'enregistrer tel quel en tant que document.
Vous trouverez peut-être utile de consulter le Jupyter Notebook Viewer.
La méthode d'installation est décrite en détail ci-dessous.
J'ai utilisé pip parce que je l'ai installé dans la série Python2, mais si vous utilisez pip3, il devrait être installé dans la série Python3.
pip install jupyter
Vous pouvez le démarrer avec le notebook jupyter.
Si vous l'exécutez tel quel, le répertoire exécuté sera utilisé comme accueil du notebook, il peut donc être préférable de créer et de déplacer le répertoire du notebook avant de l'exécuter.
jupyter notebook
Vérifiez les options de commande ci-dessous.
jupyter notebook --help
# or
jupyter notebook --help-all
Si vous installez avec pip, le seul noyau qui peut être utilisé est Python2, et Python3 ne peut pas être utilisé depuis le début.
Rendez le noyau Python 3 disponible en procédant comme suit:
python3 -m IPython kernelspec install-self
Une fois exécuté, le noyau Python3 sera ajouté à / usr / local / share / jupyter / kernels.
Si vous souhaitez installer avec pip3 et utiliser Python2, c'est comme suit.
python2 -m IPython kernelspec install-self
Veuillez vous référer à ce qui suit.
La plupart des notations sont disponibles et la coloration syntaxique des langages de programmation est également possible.
Le fichier de configuration Jupyter est placé par défaut dans ~ / .jupyter.
Tout d'abord, exécutez la commande suivante pour créer un fichier de configuration. Une fois exécuté, un fichier appelé jupyter_application_config.py sera créé dans ~ / .jupyter.
jupyter notebook --generate-config
Lorsque vous ouvrez le fichier créé, vous verrez les paramètres commentés. Vérifiez le contenu et activez les paramètres requis.
Je n'ai pas vérifié tous les paramètres, mais j'ai défini les paramètres suivants pour le moment.
# The port the notebook server will listen on.
c.NotebookApp.port = 8080
# The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = u'/Path/to/notebooks/'
notebook_dir est le paramètre du répertoire de base des notebooks Jupyter.
Par défaut, le répertoire dans lequel Jupyter est exécuté est la maison, mais j'ai toujours voulu définir un répertoire spécifique comme stockage de notebook.
Certaines commandes LaTeX, telles que les formules, peuvent être exécutées en les entourant de $$.
$$
\begin{align}
\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{k^2} = \frac{\pi^2}{6}
\end{align}
$$
C'est comme ça.
J'ai préparé un exemple simple dans ici, alors veuillez le vérifier.
Il semble qu'une nouvelle commande, etc. peut également être utilisée.
Si vous gérez le bloc-notes créé en tant que référentiel GitHub, le bloc-notes peut être codé et affiché à partir de la page GitHub, et peut également être affiché à partir de Jupyter Notebook Viewer. Je peux le faire.
Dans mon cas, je pousse le répertoire défini comme répertoire du notebook vers GitHub tel quel pour que je puisse parcourir le notebook à tout moment, n'importe où.
Puisque .ipynb_checkpoints peut être créé à divers endroits, j'essaye de les ignorer avec gitignore.