Jupyter Notebook (anteriormente conocido como IPython notebook ) es un proyecto realmente genial para la manipulación interactiva de datos en Python (y otros lenguajes, incluido R). Básicamente le permite codificar y documentar interactivamente lo que está haciendo en una interfaz y luego guardarlo como:
- cuaderno ( .ipynb )
- script (un archivo .py que incluye solo el código fuente)
- html estático (y, por lo tanto, también pdf)
Incluso puede compartir sus cuadernos en línea con otros utilizando el servicio nbviewer , donde las personas publican libros completos . Además, GitHub procesa sus archivos .ipynb . Puede publicar sus cuadernos Jupyter como artículos de investigación reproducibles en Authorea . Para la edición colaborativa de múltiples usuarios, consulte Google Colab creado sobre Jupyter.
La versión predeterminada de Jupyter Notebook inicia una aplicación web localmente (o la implementa en un servidor) y la usa desde su navegador. Como Ryan también mencionó en su respuesta , Rodeo es una interfaz más similar a RStudio construida sobre el núcleo de Jupyter.
JupyterLab es una versión más reciente de la interfaz de usuario que permite una mayor flexibilidad en la forma de editar sus portátiles, controlar widgets interactivos e incluso ejecutar comandos en emuladores de terminal.
También hay un consola Qt para IPython , un proyecto similar con parcelas en línea, que es una aplicación de escritorio.
Jupyter es un paquete normal de Python y se puede instalar usando pip install jupyter
. Sin embargo, para que todas las bibliotecas científicas se ejecuten en su computadora, podría ser más fácil probar los contenedores oficiales de Jupyter Docker . Por ejemplo, suponiendo que sus computadoras portátiles estén en ~ / code / jupyter , puede ejecutar el contenedor como:
docker run -it --rm -p 8888:8888 -v ~/code/jupyter:/home/jovyan/work jupyter/datascience-notebook