Чем открыть файл ipynb

Русские Блоги

Как открыть файл iPynb

«Как открыть файлы iPynb> Как открыть файл iPynb

Установите AnaConda

AnaConda содержит много научных вычислительных пакетов, которые содержат iPython и Jupyter, и вы можете открыть файл iPython после установки. Метод установки:
Официальный веб-сайтЗагрузите соответствующий файл установки версии Python Version, загрузил эту версию Python 2.7. Затем введите команду установки:
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh

Установить iPyton и Jupyter

Метод такой же, как указанный выше способа, просто нужно вручную установить iPython и Jupyter, команда установки выглядит следующим образом:

как использовать

Далее вам нужно только войти в терминал:

Вы можете открыть текущий каталог в вашем браузере, вы можете выбрать файл iPynb, который вы хотите открыть, переключая каталог, дважды щелкните, чтобы просмотреть содержимое файла.

Во-первых, вы должны сначала установить интегрированную среду AnaConda в открыть Juypter (в Pitt), затем введите непосредственно под командой CMD: Jupyter Notebook, затем вы можете открыть файлы вычисления iPynb на вашем компьютере.

Интеллектуальная рекомендация

Частота амплитуды FFT и характеристики фазовой частоты

Подробное описание построения среды FLEX-BlazeDS-Java

Один. вести Многие люди задавали некоторые вопросы о создании проекта Flex + LCDS (FDS) в сообщениях и группах. Из-за операции ее трудно четко объяснить, поэтому я написал простой учебник (я обещал эт.

PhoneURLConnectGEt

package com.example.phonehttp; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import android.app.Activity; import android.widget.ScrollView; import android.widget.TextView; public class MainActi.

Глава 12 Полиморфизм

[LeetCode] в сочетании с двумя упорядоченными слоями

Источник

Расширение файла IPYNB

Оглавление

Мы надеемся, что вы найдете на этой странице полезный и ценный ресурс!

1 расширений и 0 псевдонимы, найденных в базе данных

✅ IPython Notebook Document

Другие типы файлов могут также использовать расширение файла .ipynb.

По данным Поиск на нашем сайте эти опечатки были наиболее распространенными в прошлом году:

Это возможно, что расширение имени файла указано неправильно?

Мы нашли следующие аналогичные расширений файлов в нашей базе данных:

Если дважды щелкнуть файл, чтобы открыть его, Windows проверяет расширение имени файла. Если Windows распознает расширение имени файла, файл открывается в программе, которая связана с этим расширением имени файла. Когда Windows не распознает расширение имени файла, появляется следующее сообщение:

Windows не удается открыть этот файл:

Чтобы открыть этот файл, Windows необходимо знать, какую программу вы хотите использовать для его открытия.

Если вы не знаете как настроить сопоставления файлов .ipynb, проверьте FAQ.

🔴 Можно ли изменить расширение файлов?

Изменение имени файла расширение файла не является хорошей идеей. Когда вы меняете расширение файла, вы изменить способ программы на вашем компьютере чтения файла. Проблема заключается в том, что изменение расширения файла не изменяет формат файла.

Если у вас есть полезная информация о расширение файла .ipynb, напишите нам!

Источник

Как запустить Jupyter Notebook в браузере без бэкенда

К старту нашего флагманского курса по Data Science представляем перевод обзора JupyterLite прямо из блога его разработчиков. JupyterLite — это перезагрузка множества попыток создать полный статический выполняемый в браузере дистрибутив Jupyter, чтобы не было необходимости запускать сервер Jupyter.

Цель проекта — дать лёгкую вычислительную среду в браузере, доступную по одному клику спустя несколько секунд, без установки чего-либо на устройство конечного пользователя. При работе с дистрибутивами в браузере не нужно предоставлять среду выполнения на бэкенде. Приложение в основном представляет собой набор статических файлов, поэтому проще масштабируется и его легче развёртывать.

JupyterLite работает в браузере на статическом веб-сайте ReadTheDocs

Полноценный дистрибутив JupyterLab в браузере

JupyterLite разработан с нуля, он повторно использует множество плагинов и компонентов JupyterLab как есть. В дополнение к JupyterLab JupyterLite по умолчанию работает с интерфейсом RetroLab:

JupyterLite с интерфейсом RetroLab

Благодаря повторному использованию компонентов JupyterLab JupyterLite получает преимущества многих улучшений: новых функций, исправлений специальных возможностей и улучшений обслуживания. В JupyterLite также можно включить совместную работу в реальном времени из JupyterLab 3.1.

Совместная работа в режиме реального времени, JupyterLite в ReadTheDocs

Pyolite — поддерживаемое Pyodide ядро Python

Pyodide — это скомпилированный в WebAssembly интерпретатор CPython 3.8, позволяющий запускать Python в браузере, а также скомпилированных научных пакетов Python.

Из индекса пакетов PyPI Pyodide может установить любой пакет wheel, он содержит комплексный интерфейс внешних функций, предоставляющий экосистему пакетов Python для JavaScript и пользовательский интерфейс браузера для Python, в том числе DOM.

Pyodide: Python и его скомпилированный в WebAssembly научный стек

С версии 0.17 за последние несколько лет Pyodide получил множество улучшений: меньший размер двоичных файлов, поддержку asyncio и улучшение трансляции типов между Python и JavaScript.

JupyterLite по умолчанию поставляется с Pyolite — ядром Python, которое поддерживается Pyodide. Это ядро работает в веб-воркере, а значит при выполнении интенсивных вычислений не блокирует основной поток пользовательского интерфейса.

IPython в браузере

Pyolite теперь работает на IPython, что открывает доступ к его магическим командам, завершению кода, расширенному отображению, интерактивным виджетам и многим другим функциям.

IPython в JupyterLite

Интерактивная визуализация

В JupyterLite также поддерживаются многие библиотеки визуализации, такие как Altair и Plotly, что позволяет быстро и удобно создавать рисунки и графики:

Altair в JupyterLite

Поддержка виджетов Jupyter

В основе виджетов Jupyter лежит спецификация кастомных сообщений протокола Jupyter между ядром и интерфейсом. Мартин Рену добавил поддержку Comms в ядре Pyolite, что позволило многим существующим основным и сторонним виджетам, например bqplot, ipyleaflet и ipycanvas, работать из коробки.

JupyterLite по умолчанию поддерживает виджеты Jupyter

Больше, чем просто Python

JupyterLite работает со множеством ядер. Дистрибутив по умолчанию содержит ядра JavaScript и p5:

В JupyterLite доступно несколько ядер.

Эти ядра выполняются в IFrame как изолированные окружения. С помощью протокола отображения Jupyter можно легко отображать кастомные анимации:

Ядро p5.js в JupyterLite

JupyterLite гибко настраивается

Как и многие инструменты Jupyter, JupyterLite легко настраивается. С версии 3.0 поддерживается новая встроенная система расширения JupyterLab, а существующие расширения JupyterLab легко повторно использовать в JupyterLab.

Расширение JupyterLab Drawio, работающее в JupyterLite

Серверная часть JupyterLite в браузере также использует плагины. Сервер — это регистрирующее несколько плагинов приложение Lumino без оболочки, где регистрируются, например, менеджер содержимого или служба сеансов.

Такой подход делает замену одного плагина на другой очень удобной для разработчиков или администраторов сайта.

Пример: замена менеджера содержимого по умолчанию, который хранит блокноты и файлы в LocalStorage, на менеджера, сохраняющего содержимое в AWS S3.

Обзор архитектуры JupyterLite на основе плагинов

Модульность и гибкость JupyterLite позволяют легко добавлять ядра. Ядро Basthon, прототип для запуска которого разрабатывается в этом репозитории, использует несколько иную модель выполнения, чем Pyolite: оно запускается в основном потоке пользовательского интерфейса, поэтому пользователи могут напрямую управлять DOM главного окна из Python.

Pyolite, в свою очередь, запускается в веб-воркере как фоновый поток. Оба подхода имеют свои плюсы и минусы, а система плагинов JupyterLite позволяет авторам расширений полностью контролировать свои ядра.

Basthon в JupyterLite

Развёртывание

JupyterLite легко разворачивается как статический веб-сайт. Никакой сложной настройки, никаких проблем с масштабируемостью. Только простой, обычный HTTP-сервер статических файлов.

Поэтому появляются варианты: Nginx, Binder, GitHub Pages или страницы GitLab, Vercel, Netlify и многие другие. Можно развернуть JupyterLite в ReadTheDocs, где размещён и постоянно обновляется демонстрационный сайт JupyterLite.

Многие сценарии развёртывания уже задокументированы здесь, также есть демонстрационный шаблон, позволяющий легко развернуть настраиваемый веб-сайт JupyterLite на страницах GitHub одним кликом.

Благодаря работе Николаса Боллвега в JupyterLite для удобства развёртывания появился инструмент командной строки jupyterlite. Одна из задач JupyterLite — позволить любому пользователю собрать собственный дистрибутив с необходимым ему набором плагинов и расширений. Сегодня для этого нужно работать с jupyterlite, но можно представить экспорт удобнее:

Макет экспортёра JupyterLite

Широкий спектр вариантов

Благодаря простоте развёртывания и низкому порогу входа JupyterLite отлично подходит для широкого спектра задач. В образовательном пространстве он упрощает доступ к учебным материалам и вычислительным средам. Преподаватели и студенты могут сосредоточиться на содержании своих занятий, не беспокоясь о развёртывании и мониторинге серверов.

С помощью JupyterLite мы также надеемся привлечь новую волну пользователей Jupyter и сделать всю экосистему ещё доступнее для новичков и более широкого сообщества. В случае небольших проектов это может даже снизить нагрузку на mybinder.org посредством развёрнутой на CDN версии JupyterLite — binderlite.

Как быстро попробовать JupyterLite

JupyterLite можно протестировать по этой ссылке.

Локальный запуск

Во-первых, установите пакет CLI:

Затем создайте веб-сайт JupyterLite и разместите его на локальном сервере:

Документация приложения jupyterlite находится здесь.

А поработать с JupyterLab или JupyterLite на практике вы сможете на наших курсах по Data Science, а на курсе «Machine Learning и Deep Learning» используется оборудование нашего партнёра и лидера в области вычислений для искусственного интеллекта — компании NVIDIA. Кроме того, здесь вы можете узнать, как начать карьеру или прокачаться, например, в Fullstack-разработке на Python:

Data Science и Machine Learning

Источник

Как пользоваться Jupiter Notebook

Как запустить Jupiter Notebook

После того, как дистрибутив Anaconda установлен на ваш компьютер настало время запустить Jupiter Notebook. Для этого можно из кнопки «Пуск» в Windows запустить Anaconda Navigator. Находим Jupiter Notebook и нажимаем кнопку Launch.

Jupiter Notebook дистрибутив Anaconda

Также можно открыть приложение непосредственно из кнопки «Пуск» просто нажав на строку Jupiter Notebook. При запуске будет отображаться консоль запуска.

запуск приложения

После этого Jupiter Notebook откроется в браузере по умолчанию в новой вкладке. Подключение к интернету не требуется. Теперь с ним можно начинать работу.

Создание нового файла Jupiter Notebook

После запуска веб-приложения сразу открывается главная страница т.е. папка из которой запускается Jupiter Notebook. Затем идет перечень всех файлов и папок, которые есть в этой папке. Среда Jupiter Notebook состоит из веб-приложения и файлов, которые называются ноутбуки. В этих файлах можно работать с кодом программы, редактировать, запускать код, работать со вводом и выводом данных и т.д.

создание нового файла

Файлы имеют расширение .ipynb и представляют из себя текстовый файл. Для того, чтобы создать новый файл нужно зайти в правую верхнюю часть меню и нажать кнопку «New» и в открывшемся списке выбрать строку «Python 3». Нажав на, нее мы создаем новый файл.

В интерфейсе Jupiter Notebook также можно создавать разные файлы, в том числе текстовые и другие. Можно создавать и удалять папки и многое другое. Но нас интересует создание файлов для изучения Python третьей версии.

Обзор окна

Окно файла открывается в новой вкладке браузера и в верхней части окна будет меню с пунктами File, Edit, View и другими. Также есть панель инструментов и рабочая область, состоящая из ячеек.

Специально для работы с ячейками в меню есть специальный пункт с названием «Cell».

Пункт меню File

В этом пункте можно:

Пункт меню Edit

В этом пункте есть достаточно стандартный набор для работы с ячейками – это вырезать, скопировать ячейки, вставит ячейки над или под текущей ячейкой, удалить ячейки и т.д. Также присутствуют многие специфические инструменты для склеивания, разбивки ячеек и многое другое.

Пункт меню View

Этом пункт отвечает за то, что будет показано в окне:

Пункт меню Insert

В этом пункте можно добавить ячейку до или после выбранной.

Остальные пункты меню лучше рассматривать в процессе изучения языка Python.

Как использовать Jupyter (ipython-notebook) на 100%

Источник

Особенности Jupyter Notebook, о которых вы (может быть) не слышали

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:

Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.

Jupyter поддерживает множество языков программирования и может быть легко запущен на любом сервере, необходим только доступ по ssh или http. К тому же это свободное ПО.

Основы

Список хоткеев вы найдете в Help > Keyboard Shortcuts (список периодически дополняется, так что не стесняйтесь заглядывать туда снова).

Отсюда можно получить представление о взаимодействии с блокнотом (notebook). Если вы будете постоянно работать c Jupyter, большинство комбинаций вы быстро выучите.

Экспорт блокнота

Простейший способ — сохранить блокнот в формате IPython Notebook (.ipynb), но так как их используют не все, есть и другие варианты:

Построение графиков

Есть несколько вариантов построения графиков:

Magic-команды

Магические команды (magics) превращают обычный python в магический python. Magic-команды — это ключ к могуществу IPython’а.

Можно управлять переменными среды для вашего блокнота без перезапуска Jupyter-сервера. Некоторые библиотеки (такие, как theano) используют переменные среды, чтобы контролировать поведение, и %env — самый удобный способ.

Выполнение shell-команд

В Notebook можно вызвать любую shell-команду. Это особенно удобно для управления виртуальной средой.

Подавление вывода последней строки

Иногда вывод не нужен, и в этом случае можно или использовать команду pass с новой строки, или поставить точку запятой в конце строки:

вызовет следующее всплывающее окно:

Используйте %run для выполнения кода на Python

Но эта команда может выполнять и другие блокноты из Jupyter! Иногда это очень полезно.

Обратите внимание, что %run — это не то же, что импорт python-модуля.

Загрузит код напрямую в ячейку. Можно выбрать файл локально или из сети.

Если раскомментировать и выполнить код ниже, содержание ячейки заменится на содержание файла.

%store — ленивая передача данных между блокнотами

%who для анализа переменных глобального пространства имен

Тайминг

Если вы хотите замерить время выполнения программы или найти узкое место в коде, на помощь придет IPython.

Профилирование: %prun, %lprun, %mprun

%lprun позволяет профилировать с точностью до строк кода, но, кажется, в последнем релизе Python он не работает, так что в этот раз обойдемся без магии:

Дебаг с помощью %debug

У Jupyter есть собственный интерфейс для ipdb, что позволяет зайти внутрь функции и посмотреть, что в ней происходит.

Это не PyCharm — потребуется время, чтобы освоить, но при необходимости дебага на сервере это может быть единственным вариантом (кроме pdb через терминал).

Немного более простой способ — команда %pdb, которая активирует дебаггер, когда выбрасывается исключение:

Запись формул в LateX

Маркдаун ячейки могут отрисовывать формулы LateX с помощью MathJax.

Маркдаун — важная часть блокнотов, так что не забывайте использовать его выразительные возможности!

Использование разных языков внутри одного блокнота

Если вы соскучились по другим языкам программирования, можете использовать их в Jupyter Notebook:

Анализ Big Data

Существует несколько решений, чтобы запрашивать/обрабатывать большие объемы данных:

Ваши коллеги могут экспериментировать с вашим кодом, ничего не устанавливая

Такие сервисы, как mybinder, предоставляют доступ к Jupiter Notebook со всеми установленными библиотеками, так что пользователь может с полчаса поиграться с вашим кодом, имея под рукой только браузер.

Вы также можете установить вашу собственную системы с помощью jupyterhub, что очень удобно, если вы проводите мини-курс или мастер-класс и вам некогда думать о машинах для студентов.

Написание функций на других языках

Иногда скорости NumPy бывает недостаточно, и мне необходимо написать немного быстрого кода. В принципе, можно собрать нужные функции в динамические библиотеки, а затем написать обертку на Python…

Но гораздо лучше, когда скучная часть работы сделана за нас, правда?

Ведь можно написать нужные функции на Cython или Fortran и использовать их напрямую из кода на Python.

Для начала нужно установить модули

Лично я предпочитаю Fortran, на котором, я считаю, удобно писать функции для обработки большого объема численных данных. Подробнее о его использовании можно почитать здесь.

Должен заметить, что есть и другие способы ускорить ваш код на Python. Примеры можно найти в моем блокноте.

Множественный курсор

С недавнего времени Jupyter поддерживает множественный курсор, такой, как в Sublime или IntelliJ!

Источник: swanintelligence.com/multi-cursor-in-jupyter.html

Расширения Jupyter-contrib

устанавливаются с помощью

Это целое семейство различных расширений, включая, например, jupyter spell-checker и code-formatter, которых по умолчанию в Jupyter нет.

RISE: презентации в Notebook

Расширение, написанное Damian Avila, позволяет демонстрировать блокноты как презентации. Пример такой презентации: bollwyvl.github.io/live_reveal/#/7

Это может пригодиться, если вы обучаете использованию какой-либо библиотеки.

Система вывода Jupyter

Блокноты отображаются в HTML, и вывод ячейки тоже может быть в формате HTML, так что вы можете выводить все, что душе угодно: видео, аудио, изображения.

В этом примере я просматриваю содержимое директории с картинками в моем репозитории и отображаю первые пять из них.

Я мог бы получить тот же список bash-командой,

потому что magic-команды и bash-вызовы возвращают переменные Python:

Повторное подключение к ядру

Давным давно, если вы запускали какой-нибудь долгий процесс и в какой-то момент подключение к серверу IPython прерывалось, вы полностью теряли возможность отслеживать процесс вычислений (если только вы не записывали эти данные в файл). Приходилось или прерывать работу ядра с риском потерять некоторые результаты, или ждать окончания процесса, не имея представления о том, что в данный момент происходит.

Теперь опция Reconnect to kernel позволяет заново подключиться к работающему ядру, не прерывая вычислений, и увидеть последний вывод (хотя какая-то часть вывода все же будет потеряна).

Пишите ваши посты в Notebook

такие, как этот. Используйте nbconvert, чтобы экспортировать в HTML.

Источник