Carnets - Jupyter

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(Carnets - Jupyter)

1.8.4 von A standalone Jupyter notebook
(0 Bewertungen) Dezember 01, 2024
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Version
1.8.4
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Dezember 01, 2024
Entwickler
A standalone Jupyter notebook
Kategorien
Entwicklertools
Plattformen
iOS
Dateigröße
1.1 GB
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Free
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Mehr über Carnets - Jupyter

Jupyter Notebooks (mit Jupyterlab): Python-Code schreiben, ausführen, das Ergebnis überprüfen, interaktiv. Alles läuft lokal auf Ihrem iPad oder iPhone.

Jupyter-Notizbücher sind ein beliebtes Werkzeug für Bildung und Forschung. Sie ermöglichen es Ihnen, kleine Python-Codeschnipsel zu schreiben und die Ergebnisse auf Ihrem Bildschirm anzuzeigen. Sie können mit Markdown auch Text einbinden, was es zu einem vielseitigen Werkzeug zur Präsentation von Informationen macht.

Carnets ist eine Anwendung, die eine vollständige und eigenständige Implementierung von Jupyter-Notebooks bereitstellt. Das bedeutet, dass alles auf Ihrem Gerät läuft und dabei den eingebetteten Python-Interpreter verwendet. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer Internetverbindung, was es zu einer bequemen Option für diejenigen macht, die möglicherweise nicht immer Zugang zum Internet haben. Darüber hinaus können Sie bei Carnets zwischen der Verwendung von Jupyter-Notebooks oder dem fortgeschritteneren Jupyterlab wählen, was Ihnen Flexibilität bei der Codierung bietet.

Eine der großartigen Funktionen von Carnets ist, dass viele nützliche Pakete wie Numpy, Sympy, Matplotlib, Pandas und mehr vorinstalliert sind. Sie können die vollständige Liste der installierten Pakete anzeigen, indem Sie „%pip list“ in ein Codefenster eingeben. Wenn Sie weitere Pakete hinzufügen müssen, können Sie dies mit dem Befehl „%pip install packageName“ tun. Beachten Sie jedoch, dass diese Pakete reines Python sein müssen.

Wenn Sie Pakete wie scipy, seaborn oder scikit-learn benötigen, können Sie die andere App von Carnets verwenden, „Carnets – Jupyter (mit scipy)“. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie Zugriff auf alle für Ihre Codierungsanforderungen erforderlichen Pakete haben.

Mit Carnets können Sie Ihre Notizbücher auch ganz einfach mit anderen Apps teilen und Notizbücher oder Verzeichnisse öffnen, die von anderen Apps verwaltet werden. Dies macht es zu einem praktischen Tool für die Zusammenarbeit mit anderen und den Zugriff auf Ihre Arbeit von verschiedenen Geräten aus.

Einige der Pakete, die mit Carnets vorinstalliert sind, umfassen Astropy, Bokeh, Kryptographie, Matplotlib, Numpy, Pandas und mehr. Dies ist nur eine unvollständige Liste, und es stehen Ihnen viele weitere nützliche Pakete zur Verfügung, die Sie in Ihren Codierungsprojekten verwenden können. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und den praktischen Funktionen ist Carnets eine großartige Option für alle, die Jupyter-Notizbücher für ihre Codierungsanforderungen verwenden möchten.


Jupyter-Notizbücher sind ein leistungsstarkes Werkzeug für Bildung und Forschung. Sie können kleine Python-Codeschnipsel schreiben und das Ergebnis auf dem Bildschirm beobachten und mithilfe von Markdown mit Textabsätzen kombinieren.

Carnets bietet eine vollständige, eigenständige Implementierung von Jupyter-Notebooks. Alles läuft auf Ihrem Gerät mit dem eingebetteten Python-Interpreter. Sie benötigen keine Internetverbindung. Über die Einstellungen können Sie zwischen Jupyter-Notebooks und dem fortschrittlicheren Jupyterlab wählen.

Numpy, Sympy, Matplotlib, Pandas, lxml, bokeh, nbextensions (einschließlich ipywidgets) und viele andere Pakete sind vorinstalliert. Um die vollständige Liste der installierten Pakete anzuzeigen, geben Sie „%pip list“ in ein Codefenster ein. Sie können weitere Pakete mit „%pip install packageName“ hinzufügen, aber nur, wenn es sich um reines Python handelt.

Wenn Sie Scipy, Seaborn oder Scikit-Learn benötigen, verwenden Sie bitte unsere andere App „Carnets – Jupyter (mit scipy).

Sie können Ihre Notizbücher mit anderen Apps teilen und auch Notizbücher oder Verzeichnisse öffnen, die von anderen Apps verwaltet werden.

Teilliste der installierten Pakete: Astropy, Babel, Bokeh, Kryptographie, Cvxopt, Fiona, Geopandas, Geopy, LXML, Matplotlib, Numpy, OpenCV, Pandas, Pillow, PyFFTW, Pyproj, Rasterio, Regex, Shapely, sympy, Wortwolke.

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