Jupiter python что это
Перейти к содержимому

Jupiter python что это

  • автор:


Jupiter python что это

examples of jupyterlab workspaces in single document and multiple document workspaces

JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface

JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and machine learning. A modular design invites extensions to expand and enrich functionality.

example notebook of Lorenz differential equations

Jupyter Notebook: The Classic Notebook Interface

The Jupyter Notebook is the original web application for creating and sharing computational documents. It offers a simple, streamlined, document-centric experience.

Language of choice

Jupyter supports over 40 programming languages, including Python, R, Julia, and Scala.

Share notebooks

Notebooks can be shared with others using email, Dropbox, GitHub and the Jupyter Notebook Viewer.

Interactive output

Your code can produce rich, interactive output: HTML, images, videos, LaTeX, and custom MIME types.

Big data integration

Leverage big data tools, such as Apache Spark, from Python, R, and Scala. Explore that same data with pandas, scikit-learn, ggplot2, and TensorFlow.

A multi-user version of the notebook designed for companies, classrooms and research labs

Pluggable authentication

Manage users and authentication with PAM, OAuth or integrate with your own directory service system.

Centralized deployment

Deploy the Jupyter Notebook to thousands of users in your organization on centralized infrastructure on- or off-site.

Container friendly

Use Docker and Kubernetes to scale your deployment, isolate user processes, and simplify software installation.

Code meets data

Deploy the Notebook next to your data to provide unified software management and data access within your organization.

examples of Voilà dashboards

Voilà: Share your results

Voilà helps communicate insights by transforming notebooks into secure, stand-alone web applications that you can customize and share.

Currently in use at

Open Standards for Interactive Computing

Project Jupyter promotes open standards that third-party developers can leverage to build customized applications. Think HTML and CSS for interactive computing on the web.

Notebook Document Format

Jupyter Notebooks are an open document format based on JSON. They contain a complete record of the user’s sessions and include code, narrative text, equations, and rich output.

Interactive Computing Protocol

The Notebook communicates with computational Kernels using the Interactive Computing Protocol, an open network protocol based on JSON data over ZMQ, and WebSockets.

The Kernel

Kernels are processes that run interactive code in a particular programming language and return output to the user. Kernels also respond to tab completion and introspection requests.

Jupyter Notebook Tutorial: The Definitive Guide

Data science is about learning by doing. One of the ways you can learn how to do data science is by building your own portfolio: elaborating your own pet project, doing a quick data exploration task, participating in a data challenge, reporting on your research or advancements you have made in learning data science, creating an Extract, Transform, and Load (ETL) flow of data, …

This way, you exercise the practical skills you will need when you work as a data scientist.

As a web application in which you can create and share documents that contain live code, equations, visualizations as well as text, the Jupyter Notebook is one of the ideal tools to help you to gain the data science skills you need.

This tutorial will cover the following topics:

  • A basic overview of the Jupyter Notebook App and its components,
  • The history of Jupyter Project to show how it’s connected to IPython,
  • An overview of the three most popular ways to run your notebooks: with the help of a Python distribution, with pip or in a Docker container,
  • A practical introduction to the components that were covered in the first section, complete with an explanation on how to make your notebook documents magical and answers to frequently asked questions, such as “How to toggle between Python 2 and 3?”, and that will help you to make your notebook an added value to any data science project!

What Is A Jupyter Notebook?

In this case, “notebook” or “notebook documents” denote documents that contain both code and rich text elements, such as figures, links, equations, … Because of the mix of code and text elements, these documents are the ideal place to bring together an analysis description and its results as well as they can be executed perform the data analysis in real time.

These documents are produced by the Jupyter Notebook App.

We’ll talk about this in a bit.

For now, you should just know that “Jupyter” is a loose acronym meaning Julia, Python, and R. These programming languages were the first target languages of the Jupyter application, but nowadays, the notebook technology also supports many other languages.

And there you have it: the Jupyter Notebook.

As you just saw, the main components of the whole environment are, on the one hand, the notebooks themselves and the application. On the other hand, you also have a notebook kernel and a notebook dashboard.

Let’s look at these components in more detail.

What Is The Jupyter Notebook App?

As a server-client application, the Jupyter Notebook App allows you to edit and run your notebooks via a web browser. The application can be executed on a PC without Internet access or it can be installed on a remote server, where you can access it through the Internet.

Its two main components are the kernels and a dashboard.

A kernel is a program that runs and introspects the user’s code. The Jupyter Notebook App has a kernel for Python code, but there are also kernels available for other programming languages.

The dashboard of the application not only shows you the notebook documents that you have made and can reopen but can also be used to manage the kernels: you can which ones are running and shut them down if necessary.

The History of IPython and Jupyter Notebooks

To fully understand what the Jupyter Notebook is and what functionality it has to offer you need to know how it originated.

Let’s back up briefly to the late 1980s. Guido Van Rossum begins to work on Python at the National Research Institute for Mathematics and Computer Science in the Netherlands.

Wait, maybe that’s too far.

Let’s go to late 2001, twenty years later. Fernando Pérez starts developing IPython.

In 2005, both Robert Kern and Fernando Pérez attempted building a notebook system. Unfortunately, the prototype had never become fully usable.

Fast forward two years: the IPython team had kept on working, and in 2007, they formulated another attempt at implementing a notebook-type system. By October 2010, there was a prototype of a web notebook and in the summer of 2011, this prototype was incorporated and it was released with 0.12 on December 21, 2011. In subsequent years, the team got awards, such as the Advancement of Free Software for Fernando Pérez on 23 of March 2013 and the Jolt Productivity Award, and funding from the Alfred P. Sloan Foundations, among others.

Lastly, in 2014, Project Jupyter started as a spin-off project from IPython. IPython is now the name of the Python backend, which is also known as the kernel. Recently, the next generation of Jupyter Notebooks has been introduced to the community. It’s called JupyterLab. Read more about it here.

After all this, you might wonder where this idea of notebooks originated or how it came about to the creators. Go here to find out more.

How To Install Jupyter Notebook

Running Jupyter Notebooks With The Anaconda Python Distribution

One of the requirements here is Python, either Python 3.3 or greater or Python 2.7. The general recommendation is that you use the Anaconda distribution to install both Python and the notebook application.

The advantage of Anaconda is that you have access to over 720 packages that can easily be installed with Anaconda’s conda, a package, dependency, and environment manager. You can download and follow the instructions for the installation of Anaconda here.

Is something not clear? You can always read up on the Jupyter installation instructions here.

Running Jupyter Notebook The Pythonic Way: Pip

If you don’t want to install Anaconda, you just have to make sure that you have the latest version of pip. If you have installed Python, you will normally already have it.

What you do need to do is upgrading pip and once you have pip, you can get started on installing Jupyter.

Go to the original article for the commands to install Jupyter via pip.

Running Jupyter Notebooks in Docker Containers

Docker is an excellent platform to run software in containers. These containers are self-contained and isolated processes.

This sounds a bit like a virtual machine, right?

Not really. Go here to read an explanation on why they are different, complete with a fantastic house metaphor.

You can easily get started with Docker: turn to the original article to get started with Jupyter on Docker.

How To Use Jupyter Notebooks

Now that you know what you’ll be working with and you have installed it, it’s time to get started for real!

Getting Started With Jupyter Notebooks

Run the following command to open up the application:

Then you’ll see the application opening in the web browser on the following address: http://localhost:8888.

For a complete overview of all the components of the Jupyter Notebook, complete with gifs, go to the original article.

If you want to start on your notebook, go back to the main menu and click the “Python 3” option in the “Notebook” category.

You will immediately see the notebook name, a menu bar, a toolbar and an empty code cell.

You can immediately start with importing the necessary libraries for your code. This is one of the best practices that we will discuss in more detail later on.

After, you can add, remove or edit the cells according to your needs. And don’t forget to insert explanatory text or titles and subtitles to clarify your code! That’s what makes a notebook a notebook in the end.

For more tips, go here.

Are you not sure what a whole notebook looks like? Hop over to the last section to discover the best ones out there!

Toggling Between Python 2 and 3 in Jupyter Notebooks

Up until now, working with notebooks has been quite straightforward.

But what if you don’t just want to use Python 3 or 2? What if you want to change between the two?

Luckily, the kernels can solve this problem for you! You can easily create a new conda environment to use different notebook kernels.

Then you restart the application and the two kernels should be available to you. Very important: don’t forget to (de)activate the kernel you (don’t) need. Go to the original article to see how this works and how you can manually register your kernels.

Running R in Your Jupyter Notebook

As the explanation of the kernels in the first section already suggested, you can also run other languages besides Python in your notebook!

If you want to use R with Jupyter Notebooks but without running it inside a Docker container, you can run the following command to install the R essentials in your current environment. These “essentials” include the packages dplyr , shiny , ggplot2 , tidyr , caret and nnet . If you don't want to install the essentials in your current environment, you can use the following command to create a new environment just for the R essentials.

Next, open up the notebook application to start working with R with the usual command.

If you want to know about the commands to execute or extra tips to run R successfully in your Jupyter Notebook, go here.

If you now want to install additional R packages to elaborate your data science project, you can either build a Conda R package or you can install the package from inside of R via install.packages or devtools::install_github (from GitHub). You just have to make sure to add new package to the correct R library used by Jupyter.

Note that you can also install the IRKernel, a kernel for R, to work with R in your notebook. You can follow the installation instructions here.

Note that you also have kernels to run languages such as Julia, SAS, … in your notebook. Go here for a complete list of the kernels that are available. This list also contains links to the respective pages that have installation instructions to get you started.

Making Your Jupyter Notebook Magical

If you want to get the most out of this, you should consider learning about the so-called “magic commands”. Also, consider adding even more interactivity to your notebook so that it becomes an interactive dashboard to others should be one of your considerations!

The Notebook’s Built-In Commands

There are some predefined ‘magic functions’ that will make your work a lot more interactive.

To see which magic commands you have available in your interpreter, you can simply run the following:

And you’ll see a whole bunch of them appearing. You’ll probably see some magics commands that you’ll grasp, such as %save , %clear or %debug , but others will be less straightforward.

If you’re looking for more information on the magics commands or on functions, you can always use the ?.

Note that there is a difference between using % and && . To know more about this and other useful magic commands that you can use, go here.

You can also use magics to mix languages in your notebook without setting up extra kernels: there is rmagics to run R code, SQL for RDBMS or Relational Database Management System access and cythonmagic for interactive work with cython . But there is so much more here!

Interactive Notebooks As Dashboards: Widgets

The magic commands already do a lot to make your workflow with notebooks agreeable, but you can also take additional steps to make your notebook an interactive place for others by adding widgets to it!

This example was taken from a wonderful tutorial on building interactive dashboards in Jupyter, which you can find on this page.

Share Your Jupyter Notebooks

In practice, you might want to share your notebooks with colleagues or friends to show them what you have been up to or as a data science portfolio for future employers. However, the notebook documents are JSON documents that contain text, source code, rich media output, and metadata. Each segment of the document is stored in a cell.

Ideally, you don’t want to go around and share JSON files.

That’s why you want to find and use other ways to share your notebook documents with others.

When you create a notebook, you will see a button in the menu bar that says “File”. When you click this, you see that Jupyter gives you the option to download your notebook as an HTML, PDF, Markdown or reStructuredText, or a Python script or a Notebook file.

You can use the nbconvert command to convert your notebook document file to another static format, such as HTML, PDF, LaTex, Markdown, reStructuredText, . But don't forget to import nbconvert first if you don't have it yet!

Then, you can give in something like the following command to convert your notebooks:

With nbconvert , you can make sure that you can calculate an entire notebook non-interactively, saving it in place or to a variety of other formats. The fact that you can do this makes notebooks a powerful tool for ETL and for reporting. For reporting, you just make sure to schedule a run of the notebook every so many days, weeks or months; For an ETL pipeline, you can make use of the magic commands in your notebook in combination with some type of scheduling.

Besides these options, you could also consider the following options.

Jupyter Notebooks in Practice

This all is very interesting when you’re working alone on a data science project. But most times, you’re not alone. You might have some friends look at your code or you’ll need your colleagues to contribute to your notebook.

How should you actually use these notebooks in practice when you’re working in a team?

The following tips will help you to effectively and efficiently use notebooks on your data science project.

Tips To Effectively and Efficiently Use Your Jupyter Notebooks

Using these notebooks doesn’t mean that you don’t need to follow the coding practices that you would usually apply.

You probably already know the drill, but these principles include the following:

  • Try to provide comments and documentation to your code. They might be a great help to others!
  • Also consider a consistent naming scheme, code grouping, limit your line length, …
  • Don’t be afraid to refactor when or if necessary

In addition to these general best practices for programming, you could also consider the following tips to make your notebooks the best source for other users to learn:

  • Don’t forget to name your notebook documents!
  • Try to keep the cells of your notebook simple: don’t exceed the width of your cell and make sure that you don’t put too many related functions in one cell.
  • If possible, import your packages in the first code cell of your notebook, and
  • [More tips here]

Jupyter Notebooks for Data Science Teams: Best Practices

Jonathan Whitmore wrote in his article some practices for using notebooks for data science and specifically addresses the fact that working with the notebook on data science problems in a team can prove to be quite a challenge.

That is why Jonathan suggests some best practices:

  • Use two types of notebooks for a data science project, namely, a lab notebook and a deliverable notebook. The difference between the two (besides the obvious that you can infer from the names that are given to the notebooks) is the fact that individuals control the lab notebook, while the deliverable notebook is controlled by the whole data science team,
  • Use some type of versioning control (Git, Github, …). Don’t forget to commit also the HTML file if your version control system lacks rendering capabilities, and
  • Use explicit rules on the naming of your documents.

Learn From The Best Notebooks

This section is meant to give you a short list with some of the best notebooks that are out there so that you can get started on learning from these examples.

You will find that many people regularly compose and have composed lists with interesting notebooks. Don’t miss this gallery of interesting IPython notebooks or this KD Nuggets article.

Name already in use

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.


Latest commit

Git stats


Failed to load latest commit information.


The Jupyter notebook is a web-based notebook environment for interactive computing.

Jupyter notebook example

We maintain the two most recently released major versions of Jupyter Notebook, Notebook v5 and Classic Notebook v6. After Notebook v7.0 is released, we will no longer maintain Notebook v5. All Notebook v5 users are strongly advised to upgrade to Classic Notebook v6 as soon as possible.

The Jupyter Notebook project is currently undertaking a transition to a more modern code base built from the ground-up using JupyterLab components and extensions.

There is new stream of work which was submitted and then accepted as a Jupyter Enhancement Proposal (JEP) as part of the next version (v7): https://jupyter.org/enhancement-proposals/79-notebook-v7/notebook-v7.html

There is also a plan to continue maintaining Notebook v6 with bug and security fixes only, to ease the transition to Notebook v7: jupyter/notebook-team-compass#5 (comment)

The next major version of Notebook will be based on:

  • JupyterLab components for the frontend
  • Jupyter Server for the Python server

This represents a significant change to the jupyter/notebook code base.

Classic Notebook v6

Maintainance and security-related issues are now being addressed in the 6.4.x branch.

A 6.5.x branch will be soon created and will depend on nbclassic for the HTML/JavaScript/CSS assets.

New features and continuous improvement is now focused on Notebook v7 (see section above).

If you have an open pull request with a new feature or if you were planning to open one, we encourage switching over to the Jupyter Server and JupyterLab architecture, and distribute it as a server extension and / or JupyterLab prebuilt extension. That way your new feature will also be compatible with the new Notebook v7.

Jupyter notebook, the language-agnostic evolution of IPython notebook

Jupyter notebook is a language-agnostic HTML notebook application for Project Jupyter. In 2015, Jupyter notebook was released as a part of The Big Split™ of the IPython codebase. IPython 3 was the last major monolithic release containing both language-agnostic code, such as the IPython notebook, and language specific code, such as the IPython kernel for Python. As computing spans across many languages, Project Jupyter will continue to develop the language-agnostic Jupyter notebook in this repo and with the help of the community develop language specific kernels which are found in their own discrete repos.

You can find the installation documentation for the Jupyter platform, on ReadTheDocs. The documentation for advanced usage of Jupyter notebook can be found here.

For a local installation, make sure you have pip installed and run:

Usage — Running Jupyter notebook

Running in a local installation

Running in a remote installation

You need some configuration before starting Jupyter notebook remotely. See Running a notebook server.

See CONTRIBUTING.md for how to set up a local development installation.

If you are interested in contributing to the project, see CONTRIBUTING.md .

Community Guidelines and Code of Conduct

This repository is a Jupyter project and follows the Jupyter Community Guides and Code of Conduct.

About the Jupyter Development Team

The Jupyter Development Team is the set of all contributors to the Jupyter project. This includes all of the Jupyter subprojects.

The core team that coordinates development on GitHub can be found here: https://github.com/jupyter/.

Our Copyright Policy

Jupyter uses a shared copyright model. Each contributor maintains copyright over their contributions to Jupyter. But, it is important to note that these contributions are typically only changes to the repositories. Thus, the Jupyter source code, in its entirety is not the copyright of any single person or institution. Instead, it is the collective copyright of the entire Jupyter Development Team. If individual contributors want to maintain a record of what changes/contributions they have specific copyright on, they should indicate their copyright in the commit message of the change, when they commit the change to one of the Jupyter repositories.

With this in mind, the following banner should be used in any source code file to indicate the copyright and license terms:

Что такое Jupyter Notebook (JupyterLab)?

Jupyter Notebook — это среда разработки для написания и выполнения кода Python. Некоммерческая организация Project Jupyter с открытым исходным кодом поддерживает программное обеспечение. Он состоит из последовательности ячеек, каждая из которых содержит небольшой пример кода или документацию в формате Markdown. Разработчики могут выполнить ячейку и увидеть ее вывод сразу под кодом. Гениальный дизайн создает мгновенную петлю обратной связи, позволяя программисту запускать свой код и вносить в него соответствующие изменения.

Ячейки Jupyter Notebook также поддерживают аннотации, аудиофайлы, видео, изображения, интерактивные диаграммы и многое другое. Это еще одно важное преимущество программного обеспечения; вы можете рассказать историю с вашим кодом. Читатели могут видеть шаги, которые вы выполнили, чтобы получить результат.

Вы можете импортировать пакеты Python, такие как pandas, NumPy или TensorFlow, прямо в Блокнот.

Jupyter Notebook – это веб-оболочка для Ipython (ранее называлась IPython Notebook). Это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализацию и разметку.
Первоначально IPython Notebook ограничивался лишь Python в качестве единственного языка. Jupyter Notebook позволил использовать многие языки программирования, включая Python, R, Julia, Scala и F#.

Установка/инсталляция Jupyter Notebook — pip3 install jupyter

Install Jupyter Notebook на Ubuntu 20.14

Установка классического блокнота Jupyter без виртуальной среды осуществляется очень просто. Для этого необходимо запустить 2 команды:

После этого на вашей рабочей машине установится jupyter notebook. Теперь его необходимо запустить командой:

Откроется окно по адресу localhost:8888/

Install Jupyter Notebook на Windows

Аналогично без виртуальной среды блокнот Jupyter можно установить и на винду. Запускаем команду:

и после завершения установки запускаем команду:

Установка Jupyter Notebook в Docker через Docker-Compose

Установка Jupyter Notebook через virtual env на Windows

Создаем директорию проекта, например:

Далее в этой директории создаем виртуальную среду с помощью команды:

Далее переходим в директорию D:\#python#\#env\jupyter\venv\Scripts и запускаем activate. Должна активироваться среда venv:

Далее запустите в активированной виртуальной среде venv установку jupyter notebook:

После завершения установки внутри venv нужно подняться в корень директории jupyter и запустить jupyter-notebook:

Выглядит это так:

Откроется окно в браузере:

Повторный запуск среды осуществляется из виртуальной среды (сначала ее нужно активировать).

Установка Jupyter Notebook через virtual env на Ubuntu 20.14

Как устроен Jupyter Notebook. Как работает Jupyter Notebook

Общий вид Jupyter Notebook

Сначала пользователь взаимодействует с браузером, после чего на сервер Notebook отправляется запрос. Это может быть запрос HTTP или WebSocket.

Если код пользователя должен быть выполнен, сервер ноутбука отправляет его ядру (kernel) в сообщениях ZeroMQ. Ядро возвращает результаты выполнения.

Затем сервер Notebook возвращает пользователю HTML-страницу. Когда пользователь сохраняет документ, он отправляется из браузера на сервер Notebook. Сервер сохраняет его на диске в виде файла JSON с .ipynb расширением. Этот файл блокнота содержит код, выходные данные и примечания в формате markdown.

Ядро (Kernel) ничего не знает о документе блокнота: оно просто получает отправленные ячейки кода для выполнения, когда пользователь запускает их.

Блокноты Jupyter — это структурированные данные, которые представляют ваш код, метаданные, контент и выходные данные.

IPython Kernel (Ядро IPython)

Когда мы обсуждаем IPython, мы говорим о двух основных ролях:

  • Terminal IPython как знакомый REPL.
  • Ядро IPython, которое обеспечивает вычисления и связь с внешними интерфейсами, такими как ноутбук.

REPL – это форма организации простой интерактивной среды программирования в рамках средств интерфейса командной строки (REPL, от англ. Read-Eval-Print-Loop — цикл «чтение — вычисление — вывод»), которая поставляется вместе с Python. Чтобы запустить IPython, просто выполните команду ipython из командной строки/терминала.

Terminal IPython

Когда вы набираете ipython, вы получаете исходный интерфейс IPython, работающий в терминале. Он делает что-то вроде этого (упрощенная модель):

Эту модель часто называют REPL или Read-Eval-Print-Loop.

IPython Kernel

Все остальные интерфейсы — notebook, консоль Qt, ipython console в терминале и сторонние интерфейсы — используют Python Kernel.

Python Kernel — это отдельный процесс, который отвечает за выполнение пользовательского кода и такие вещи, как вычисление possible completions (возможных завершений). Внешние интерфейсы, такие как блокнот или консоль Qt, взаимодействуют с ядром IPython, используя сообщения JSON, отправляемые через сокеты ZeroMQ (протокол, используемый между интерфейсами и ядром IPython).

Основной механизм выполнения ядра используется совместно с терминалом IPython:

Jupyter Lab

Проект Jupyter приобрел большую популярность не только среди специалистов по данным, но и среди инженеров-программистов. На тот момент Jupyter Notebook был предназначен не только для работы с ноутбуком, поскольку он также поставлялся с веб-терминалом, текстовым редактором и файловым браузером. Все эти компоненты не были объединены вместе, и сообщество пользователей начало выражать потребность в более интегрированном опыте.

На конференции SciPy 2016 был анонсирован проект JupyterLab. Он был описан как естественная эволюция интерфейса Jupyter Notebook.

Кодовая база Notebook устарела, и ее становилось все труднее расширять. Стоимость поддержки старой кодовой базы и реализации новых функций поверх нее постоянно росла.

Разработчики учли весь опыт работы с Notebook в JupyterLab, чтобы создать надежную и чистую основу для гибкого интерактивного взаимодействия с компьютером и улучшенного пользовательского интерфейса.

Ценность Jupyter Notebook/JupyterLab для аналитиков данных

Разница между профессией data analyst/data scientist от разработки ПО заключается в отсутствии чёткого ТЗ на старте. Правильная постановка задачи в сфере анализа данных — это уже половина решения.

Первым этапом производится детальный анализ Initial Data (исходных данных) или Exploratory Data Analysis (Разведочный анализ данных), затем выдвигается одна или несколько гипотез. Эти шаги требуют значительных временных ресурсов.

Поэтому, понимание, как организовать процесс разработки (что нужно делать в первую очередь и чем можно будет пренебречь или исключить), начинает приходить во время разработки.

Исходя из этих соображений тратить силы на скурпулёзное и чистый код, git и т.д. бессмысленно — в первую очередь становится важным быстро создавать прототипы решений, ставить эксперименты над данными. Помимо этого, достигнутые результаты и обнаруженные инсайты или необычные наблюдения над данными приходится итерационно презентовать коллегам и заказчикам (внешним или внутренним). Jupyter Notebook или JupyterLab позволяет выполнять описанные задачи с помощью доступного функционала без дополнительных интеграций:

По факту, JupyterLab — это лабораторный журнал 21 века с элементами интерактивности, в котором вы можете оформить результаты работы с данными в формате markdown с использованием формул из latex. Также в JupyterLab можно писать и запускать код, вставлять в отчет картинки, отрисовывать графики, таблицы, дашборды.

Установка JupyterLab на Ubuntu 20.14

Установка производится одной командой

После инсталляции запустите команду

И откроется интерфейс:

Установка JupyterLab на Windows

Инсталляция и запуск на винде производится аналогично, как и на Ubuntu, командой pip instal jupyterlab .

В чем разница между Jupyter Notebook и JupyterLab?

Jupyter Notebook — это интерактивная вычислительная среда с веб-интерфейсом для создания документов Jupyter Notebook. Он поддерживает несколько языков, таких как Python (IPython), Julia, R и т.д., и в основном используется для анализа данных, визуализации данных и дальнейших интерактивных исследовательских вычислений.

JupyterLab — это пользовательский интерфейс нового поколения, включая ноутбуки. Он имеет модульную структуру, в которой вы можете открыть несколько записных книжек или файлов (например, HTML, Text, Markdowns и т.д.) в виде вкладок в одном окне. Он предлагает больше возможностей, подобных IDE.

Новичку я бы посоветовал начать с Jupyter Notebook, так как он состоит только из файлового браузера и представления редактора (Notebook). Это проще в использовании. Если вам нужны дополнительные функции, переключитесь на JupyterLab. JupyterLab предлагает гораздо больше функций и улучшенный интерфейс, который можно расширить с помощью расширений: JupyterLab Extensions.

Начиная с версии 3.0, JupyterLab также поставляется с визуальным отладчиком, который позволяет интерактивно устанавливать точки останова, переходить к функциям и проверять переменные.

JupyterLab — это совершенно фантастический инструмент как для создания plotly фигур, так и для запуска полных приложений Dash как встроенных, в виде вкладок, так и внешних в браузере.

Основы работы и обзор функциональности Jupyter Notebook

Из чего состоит Jupiter Notebook

Если щелкнуть по файлу с расширением .ipynb, откроется страница с Jupiter Notebook.

Отображаемый Notebook представляет собой HTML-документ, который был создан Jupyter и IPython. Он состоит из нескольких ячеек, которые могут быть одного из трех типов:

  • Сode (активный программный код),
  • Markdown (текст, поясняющий код, более развернутый, чем комментарий),
  • Raw NBConvert (пассивный программный код).

Jupyter запускает ядро IPython для каждого Notebook.

Ячейки, содержащие код Python, выполняются внутри этого ядра и результаты добавляются в тетрадку в формате HTML.

Двойной щелчок по любой из этой ячеек позволит отредактировать ее. По завершении редактирования содержимого ячейки, нажмите Shift + Enter, после чего Jupyter/IPython проанализирует содержимое и отобразит результаты.

Если выполняемая ячейка является ячейкой кода, это приведет к выполнению кода в ячейке и отображению любого вывода непосредственно под ним. На это указывают слова «In» и «Out», расположенные слева от ячеек.

Магические функции Jupiter Notebook

Все magic-функции (их еще называют magic-командами ) начинаются

  • со знака %, если функция применяется к одной строке,
  • и %%, если применяется ко всей ячейке Jupyter.

Чтобы получить представление о времени, которое потребуется для выполнения функции, приведенной выше, мы воспользуемся функцией %timeit .


%timeit – это magic-функция, созданная специально для работы с тетрадками Jupyter. Она является полезным инструментом, позволяющим сравнить время выполнения различных функций в одной и той же системе для одного и того же набора данных.

%matplotlib inline

%matplotlib inline позволяет выводит графики непосредственно в тетрадке.

На экранах с высоким разрешением типа Retina графики в тетрадках Jupiter по умолчанию выглядят размытыми, поэтому для улучшения резкости используйте

после %matplotlib inline .

jupyter markdown

jupyter server

jupyter config

jupyter hub

JupyterHub: позволяет предоставлять нескольким пользователям (группам сотрудников) доступ к Notebook и другим ресурсам. Это может быть полезно для студентов и компаний, которые хотят, чтобы группа (группы) имела доступ к вычислительной среде и ресурсам и использовала их без необходимости установки и настройки. Управление которыми могут осуществлять системные администраторы. Доступ к отдельным блокнотам и JupyterLab можно получить через Hub. Hub может работать в облаке или на собственном оборудовании группы.

jupyter команды

pycharm jupyter

Виджеты Jupyter

Виджеты можно использовать для интерактивных элементов в блокнотах (например, ползунок).

Jupyter Widgets — это событийные объекты Python, которые имеют представление в браузере, часто в виде элемента управления, такого как ползунок, текстовое поле и т. д.

Почему отображение одного и того же виджета дважды работает?

Виджеты представлены в бэкенде одним объектом. Каждый раз, когда отображается виджет, во внешнем интерфейсе создается новое представление того же объекта. Эти представления называются представлениями.

Несколько самых популярных виджетов:

Чтобы начать использовать библиотеку, нам нужно установить расширение ipywidgets . Для pip это будет двухэтапный процесс:

  1. установить и
  2. включить

Tips & Tricks / Советы, рекомендации и фишки при работе с Jupyter Notebook


Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *