Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, широко используемое для интерактивного анализа данных, научных вычислений, а также создания и обмена документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и описательный текст. Он предоставляет гибкую и удобную среду для ученых, исследователей и разработчиков данных.
Что касается размера Jupyter Notebook, размер Jupyter Notebook как программного приложения может варьироваться в зависимости от установочного пакета и используемой операционной системы. Размер может варьироваться от нескольких мегабайт до нескольких гигабайт, в зависимости от дополнительных библиотек и зависимостей, включенных в установку.
Что касается методов, доступных в Jupyter Notebook, вот некоторые из наиболее часто используемых:
-
Написание и выполнение кода: Jupyter Notebook поддерживает несколько языков программирования, включая Python, R, Julia и другие. Вы можете писать код в отдельных ячейках и выполнять их независимо.
-
Поддержка Markdown: Jupyter Notebook позволяет создавать документы с форматированным текстом, используя синтаксис Markdown. Вы можете добавлять форматированный текст, заголовки, списки, изображения и гиперссылки, чтобы улучшить читабельность ваших блокнотов.
-
Интерактивные визуализации. Вы можете создавать интерактивные визуализации с помощью таких библиотек, как Matplotlib, Seaborn, Plotly или Bokeh, в Jupyter Notebook. Эти визуализации можно встроить непосредственно в блокнот, чтобы улучшить исследование и анализ данных.
-
Совместная работа и обмен: Jupyter Notebook упрощает совместную работу, позволяя делиться своими записными книжками с другими. Блокноты можно сохранять в различных форматах, например HTML, PDF или Markdown, что позволяет легко делиться своей работой с коллегами или публиковать ее в Интернете.
-
Интеграция с другими инструментами. Jupyter Notebook интегрируется с широким спектром инструментов и библиотек, используемых в рабочих процессах обработки данных и машинного обучения. Например, вы можете использовать Jupyter Notebook в сочетании с такими библиотеками, как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, для выполнения расширенного анализа и моделирования данных.