Notatniki Jupyter to popularne narzędzie wykorzystywane w edukacji i badaniach. Umożliwiają pisanie małych fragmentów kodu Pythona i oglądanie wyników na ekranie. Możesz także dołączyć tekst za pomocą Markdown, co czyni go wszechstronnym narzędziem do prezentacji informacji.
Carnets to aplikacja zapewniająca kompletną i samodzielną implementację notatników Jupyter. Oznacza to, że wszystko działa na Twoim urządzeniu, korzystając z wbudowanego interpretera języka Python. Eliminuje to potrzebę połączenia z Internetem, co czyni go wygodną opcją dla tych, którzy nie zawsze mają dostęp do Internetu. Dodatkowo Carnets umożliwia wybór pomiędzy używaniem notatników Jupyter lub bardziej zaawansowanego Jupyterlab, zapewniając elastyczność w kodowaniu.
Jedną ze wspaniałych cech Carnets jest to, że jest preinstalowany z wieloma przydatnymi pakietami, takimi jak Numpy, Sympy, Matplotlib, Pandas i inne. Możesz wyświetlić pełną listę zainstalowanych pakietów, wpisując „%pip list” w oknie kodu. Jeśli chcesz dodać więcej pakietów, możesz to zrobić za pomocą polecenia „%pip install nazwapakietu”, ale pamiętaj, że te pakiety muszą być czystym językiem Python.
Jeśli potrzebujesz pakietów takich jak scipy, seaborn lub scikit-learn, możesz skorzystać z innej aplikacji Carnets, „Carnets - Jupyter (z scipy)”. Dzięki temu masz dostęp do wszystkich pakietów niezbędnych do Twoich potrzeb związanych z kodowaniem.
Karnety umożliwiają także łatwe udostępnianie notatników innym aplikacjom oraz otwieranie notatników i katalogów zarządzanych przez inne aplikacje. Dzięki temu jest to wygodne narzędzie do współpracy z innymi i uzyskiwania dostępu do swojej pracy z różnych urządzeń.
Niektóre pakiety preinstalowane z Carnets obejmują astropy, bokeh, cryptography, matplotlib, numpy, pandas i inne. To jest tylko częściowa lista. Dostępnych jest wiele innych przydatnych pakietów, które możesz wykorzystać w swoich projektach związanych z kodowaniem. Dzięki przyjaznemu dla użytkownika interfejsowi i wygodnym funkcjom Carnets to świetna opcja dla każdego, kto chce używać notatników Jupyter do swoich potrzeb związanych z kodowaniem.