«Notebook — делайте заметки» – приложения для заметок, предназначенное для устройств с операционной системой Android. Заметки в приложении по своему виду и модели создания очень похожи на всем известные отрывные стикеры на которых пишут какие-либо напоминания и приклеивают на заметные места. В свою очередь эти стикеры в данном приложении называются записными карточками.
Существует 4 типа карт, с которыми можно работать: простая текстовая карта, список, звуковая заметка и заметка с фотографией. Ничего Ничего не обычного, но программа позволяет быстро и легко группировать эти карты, используя жесты; в результате они будут отображаться как стек.
После первого запуска приложения в нем можно создать учетную запись, благодаря которой заметки будут автоматически синхронизированы между всеми используемыми пользователем устройствами. И если есть хоть одно устройство, которое подключено к сервису облачного хранения данных, то есть возможность сделать резервную копию заметок, которые (если что-нибудь случится) потом можно восстановим.
Конструктор занятий SMART Notebook
Учетную запись можно создавать через адрес электронной почты или используя аккаунты из Google или Facebook. Однако, официальная регистрация является необязательной, и можно выбрать вариант запуска приложения «Не сейчас, создать учетную запись позже», то есть, использовать приложение без создания учетной записи. Однако, для синхронизации данных с другими используемыми устройствами, придется все-таки учетную запись создать.
Через некоторое время после запуска, можно приступать к созданию первой заметки. Авторы предоставили пользователям более 20 (сделанных сами по себе) обложек, и они выглядят как типичные обложки для записных книжек, которые можно купить в любом магазине. И это не может быть недостатком, а напротив, программа пытается каким-то образом скопировать работу физической записной книжки, и это определенная новинка в этой категории приложений.
Если не нравится какая-либо обложка, то есть возможность выбрать камеру и сделать нужную фотографию для обложки или же выбрать готовый образ из собственной галереи. Интересно, что, щелкнув в пустой блокнот, можно увидеть запись кокой ни будь мудрости, например, Платона. По задумки разработчиков, цитаты должны вдохновлять пользователя писать.
Многие заметки могут быть созданы сразу. И все они будут видны сразу после запуска приложения. Перейдя к глобальным настройкам, можно определить, какая из них будет самой важной, и использоваться по умолчанию.
Приложение, не считая нескольких ошибок, производит хорошее впечатление. Оно современное, эстетичное и динамичное. Notebook оснащен диктофоном, позволяет искать заметки, есть функция удаления не нужных записей. Так же есть функции по оформлению текста. Одна и та же заметка может содержать текст, звук и изображение.
Интерфейс программы сочетает в себе функции двух самых известных в мире мобильных приложений для создания заметок, а именно Evernote и Google Keep. В то же время — это приложение имеет мало функций по его персонализации и в нем нет никакого виджета.
ELM327 — Обзор / Подключение / Как пользоваться автосканером / Программы на Android и ноутбук
В общем, приложение под названием «Notebook — делайте заметки» — это перспективная программа, немного инновационная, в целом очень хорошая, может достичь определенного успеха и серьезно бороться с Evernote и Google Keep. Все зависит от его дальнейшего развития.
Распространение: бесплатное.
Операционная система:
Android: 4.4 и выше.
Интерфейс: русский.
Источник: dzen.ru
Руководство по Jupyter Notebook для начинающих
Jupyter Notebook — это мощный инструмент для разработки и представления проектов Data Science в интерактивном виде. Он объединяет код и вывод все в виде одного документа, содержащего текст, математические уравнения и визуализации.
Такой пошаговый подход обеспечивает быстрый, последовательный процесс разработки, поскольку вывод для каждого блока показывается сразу же. Именно поэтому инструмент стал настолько популярным в среде Data Science за последнее время. Большая часть Kaggle Kernels (работы участников конкурсов на платформе Kaggle) сегодня созданы с помощью Jupyter Notebook.
Этот материал предназначен для новичков, которые только знакомятся с Jupyter Notebook, и охватывает все этапы работы с ним: установку, азы использования и процесс создания интерактивного проекта Data Science.
Настройка Jupyter Notebook
Чтобы начать работать с Jupyter Notebook, библиотеку Jupyter необходимо установить для Python. Проще всего это сделать с помощью pip:
pip3 install jupyter
Лучше использовать pip3 , потому что pip2 работает с Python 2, поддержка которого прекратится уже 1 января 2020 года.
Теперь нужно разобраться с тем, как пользоваться библиотекой. С помощью команды cd в командной строке (в Linux и Mac) в первую очередь нужно переместиться в папку, в которой вы планируете работать. Затем запустите Jupyter с помощью следующей команды:
jupyter notebook
Это запустит сервер Jupyter, а браузер откроет новую вкладку со следующим URL: https://localhost:8888/tree. Она будет выглядеть приблизительно вот так:
Отлично. Сервер Jupyter работает. Теперь пришло время создать первый notebook и заполнять его кодом.
Основы Jupyter Notebook
Для создания notebook выберите «New» в верхнем меню, а потом «Python 3». Теперь страница в браузере будет выглядеть вот так:
Обратите внимание на то, что в верхней части страницы, рядом с логотипом Jupyter, есть надпись Untitled — это название notebook. Его лучше поменять на что-то более понятное. Просто наведите мышью и кликните по тексту. Теперь можно выбрать новое название. Например, George’s Notebook .
Теперь напишем какой-нибудь код!
Перед первой строкой написано In [] . Это ключевое слово значит, что дальше будет ввод. Попробуйте написать простое выражение вывода. Не забывайте, что нужно пользоваться синтаксисом Python 3. После этого нажмите «Run».
Вывод должен отобразиться прямо в notebook. Это и позволяет заниматься программированием в интерактивном формате, имея возможность отслеживать вывод каждого шага.
Также обратите внимание на то, что In [] изменилась и вместе нее теперь In [1] . Число в скобках означает порядок, в котором эта ячейка будет запущена. В первой цифра 1 , потому что она была первой запущенной ячейкой. Каждую ячейку можно запускать индивидуально и цифры в скобках будут менять соответственно.
Рассмотрим пример. Настроим 2 ячейки, в каждой из которых будет разное выражение print . Сперва запустим вторую, а потом первую. Можно увидеть, как в результате цифры в скобках меняются.
Если есть несколько ячеек, то между ними можно делиться переменными и импортами. Это позволяет проще разбивать весь код на связанные блоки, не создавая переменную каждый раз. Главное убедиться в запуске ячеек в правильном порядке, чтобы переменные не использовались до того, как были созданы.
Добавление описания к notebook
В Jupyter Notebook есть несколько инструментов, используемых для добавления описания. С их помощью можно не только оставлять комментарии, но также добавлять заголовки, списки и форматировать текст. Это делается с помощью Markdown.
Первым делом нужно поменять тип ячейки. Нажмите на выпадающее меню с текстом «Code» и выберите «Markdown». Это поменяет тип ячейки.
Попробуем несколько вариантов. Заголовки можно создавать с помощью символа # . Один такой символ создаст самый крупный заголовок верхнего уровня. Чем больше # , тем меньше будет текст.
Сделать текст курсивным можно с помощью символов * с двух сторон текста. Если с каждой стороны добавить по два * , то текст станет полужирным. Список создается с помощью тире и пробела для каждого пункта.
Интерактивная наука о данных
Соорудим простой пример проекта Data Science. Этот notebook и код взяты из реального проекта.
Начнем с ячейки Markdown с самым крупным текстом, который делается с помощью одного # . Затем список и описание всех библиотек, которые необходимо импортировать.
Следом идет первая ячейка, в которой происходит импорт библиотек. Это стандартный код для Python Data Science с одним исключение: чтобы прямо видеть визуализации Matplotlib в notebook, нужна следующая строчка: %matplotlib inline .
Следом нужно импортировать набор данных из файла CSV и вывести первые 10 пунктов. Обратите внимание, как Jupyter автоматически показывает вывод функции .head() в виде таблицы. Jupyter отлично работает с библиотекой Pandas!
Теперь нарисуем диаграмму прямо в notebook. Поскольку наверху есть строка %matplotlib inline , при написании plt.show() диаграмма будет выводиться в notebook!
Также обратите внимание на то, как переменные из предыдущих ячеек, содержащие данные из CSV-файла, используются в последующих ячейках в том случае, если по отношению к первым была нажата кнопка «Run».
Это простейший способ создания интерактивного проекта Data Science!
Меню
На сервере Jupyter есть несколько меню, с помощью которых от проекта можно получить максимум. С их помощью можно взаимодействовать с notebook, читать документацию популярных библиотек Python и экспортировать проект для последующей демонстрации.
Файл (File): отвечает за создание, копирование, переименование и сохранение notebook в файл. Самый важный пункт в этом разделе — выпадающее меню Download , с помощью которого можно скачать notebook в разных форматах, включая pdf, html и slides для презентаций.
Редактировать (Edit): используется, чтобы вырезать, копировать и вставлять код. Здесь же можно поменять порядок ячеек, что понадобится для демонстрации проекта.
Вид (View): здесь можно настроить способ отображения номеров строк и панель инструментов. Самый примечательный пункт — Cell Toolbar , к каждой ячейке можно добавлять теги, заметки и другие приложения. Можно даже выбрать способ форматирования для ячейки, что потребуется для использования notebook в презентации.
Вставить (Insert): для добавления ячеек перед или после выбранной.
Ячейка (Cell): отсюда можно запускать ячейки в определенном порядке или менять их тип.
Помощь (Help): в этом разделе можно получить доступ к важной документации. Здесь же упоминаются горячие клавиши для ускорения процесса работы. Наконец, тут можно найти ссылки на документацию для самых важных библиотек Python: Numpy, Scipy, Matplotlib и Pandas.
Источник: pythonru.com
Jupyter Notebook: что это такое и как им пользоваться
Jupyter-ноутбуки применяют для визуализации данных в big data и data science.
Виктория Дербенченко
Автор статьи
24 февраля 2022 в 15:44
Jupyter notebook — веб-приложение с открытым исходным кодом. Каждый разработчик может разбить в нем код на куски и работать над ними в произвольном порядке: писать и проверять функции, загружать файл в память и обрабатывать содержимое. Рассказываем, как написать свой первый код уже сегодня.
Что такое jupyter notebook и где он применяется
Jupyter-ноутбук — интерактивная среда разработки с «живым» кодом. В ней показана визуализация работы. Если разработчик хочет посмотреть на график или формулу, он пишет нужную команду в соответствующей ячейке. Такой подход экономит время и помогает избежать ошибок.
Чаще всего jupyter-ноутбуки применяют в машинном обучении, например, при подготовке нейросетей. Еще их используют специалисты по data science и начинающие программисты на Python.
Научитесь писать чистый и стабильный код на Python на курсе от онлайн-университета Skypro. У вас будет 400 часов теории и практики, 4 проекта в портфолио. Смотрите 40-минутные видеолекции в любое удобное время и выполняйте практические задания с реальными инструментами разработчика. На вопросы ответит наставник — в чате или на еженедельных вебинарах. В конце получите диплом о переподготовке и пожизненный доступ к курсу.
Какие языки поддерживаются
Jupyter — преемник проекта IPython Notebook. Сегодня jupyter-ноутбуки умеют работать не только с Python. Появились ядра и для других языков. Например:
У каждого ядра есть отдельная инструкция по установке. Для запуска кода на другом языке используют специальные magic-команды. Они расширяют функционал Python.
Виды jupyter-notebook
Jupyter-ноутбук запускают на любом сервере с доступом по ssh или http.
Запуск на компьютере. Для работы с ноутбуком нужен Python с загруженной библиотекой Jupyter. Чтобы установить программу, введите в окно терминала следующую команду:
pip3 install jupyter
Это активирует установочную утилиту — pip. Ее задачи — распаковывать, устанавливать и обновлять пакеты программ.
Другой способ запустить ноутбук на компьютере — загрузить Anaconda. Это архивированный набор файлов с полезным софтом: Python, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib.
Запуск в облаке. Если хотите настрочить код здесь и сейчас, запустите ноутбук в облаке. С сервисами по типу Google Colab пишут на Python в любом браузере. Никаких специальных настроек не требуется — следуйте указаниям и создавайте код.
Минус такого подхода: программы на локальном сервере работают быстрее облачных. Кроме того, у последних ограниченный набор библиотек. Если понадобятся дополнительные ресурсы, весь проект пойдет насмарку.
Источник: sky.pro