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Comment utiliser Python dans le bloc-notes Jupyter ?
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Vidéo: Comment utiliser Python dans le bloc-notes Jupyter ?

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Vidéo: APPRENDRE PYTHON | #07 - Jupyter Notebook 2024, Novembre
Anonim

Jupyter Interface

Pour créer un nouveau carnet , allez dans Nouveau et sélectionnez Carnet - Python 2. Si vous avez d'autres Carnets Jupyter sur votre système que vous souhaitez utilisation , vous pouvez cliquer sur Télécharger et accéder à ce fichier particulier. Des cahiers en cours d'exécution aura une icône verte, tandis que ceux qui ne sont pas en cours d'exécution seront gris.

En tenant compte de cela, quel Python Jupyter utilise-t-il ?

Alors que Jupyter exécute du code dans de nombreux langages de programmation, Python est une exigence (Python 3.3 ou supérieur, ou Python 2.7 ) pour installer le Jupyter Notebook. Nous vous recommandons d'utiliser la distribution Anaconda pour installer Python et Jupyter.

De plus, comment enregistrer un fichier python dans le bloc-notes Jupyter ? 3 réponses. Vous pouvez enregistrer une carnet à un endroit de votre choix en utilisant le " Déposer " -> "Télécharger en tant que" -> " Carnet (. ipynb)" dans le menu. Vous pouvez également démarrer votre carnet serveur à partir d'un répertoire différent et il enregistrer tous des cahiers à ce répertoire.

De ce fait, comment exécuter un notebook Jupyter en Python 3 ?

Vous pouvez apprendre à configurer cela en suivant notre didacticiel de configuration initiale du serveur

  1. Étape 1 - Configurez Python.
  2. Étape 2 - Créez un environnement virtuel Python pour Jupyter.
  3. Étape 3 - Installez Jupyter.
  4. Étape 4 - Exécutez Jupyter Notebook.
  5. Étape 5 - Connectez-vous au serveur à l'aide du tunnel SSH.
  6. Étape 6 - Utilisation de Jupyter Notebook.

Le notebook Jupyter est-il un IDE ?

Cahier Jupyter vous fournit un environnement de science des données interactif et facile à utiliser dans de nombreux langages de programmation qui ne fonctionne pas seulement comme un IDE , mais aussi comme outil de présentation ou d'éducation. C'est parfait pour ceux qui débutent dans la science des données !

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