jupyter notebook来源

Jupyter Notebook最初是由Fernando Perez于2014年创建的，它是IPython项目的一个分支。Jupyter是Julia、Python和R的缩写，这三种编程语言是Jupyter Notebook最初支持的语言。现在，Jupyter Notebook已经支持超过40种编程语言。如果你想了解更多关于Jupyter Notebook的信息，可以查看官方文档，命令如下：

jupyter notebook --help

相关问题

jupyter notebook中Trust Notebook

在Jupyter Notebook中，"Trust Notebook"是一个功能，它允许你信任一个笔记本，以便在运行包含外部代码的笔记本时不会出现警告或提示。当你信任一个笔记本时，Jupyter Notebook会认为该笔记本是可信的，并且可以执行其中的所有代码。

要信任一个笔记本，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开Jupyter Notebook并导航到你想要信任的笔记本所在的目录。
2. 在文件列表中找到该笔记本，并右键单击它。
3. 在弹出菜单中，选择"Trust Notebook"选项。

这样，你就成功信任了该笔记本。在之后的运行中，你将不再收到与外部代码相关的警告或提示。

请注意，信任一个笔记本是一个安全操作，因为它允许笔记本中的代码在你的计算机上执行。因此，在信任一个笔记本之前，请确保你信任该笔记本的来源，并且你相信其中的代码是安全的。

jupyter notebook是什么

### 回答1：
Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本，可以在其中运行代码、展示数据、进行可视化和编写文档。它支持多种编程语言，包括Python、R、Julia等，可以方便地进行数据分析、机器学习、科学计算等任务。Jupyter Notebook的优点在于它可以将代码、文本、图像等内容整合在一起，形成一个完整的文档，方便用户进行交流和分享。

### 回答2：
Jupyter Notebook是一种交互式编程环境，它支持多种编程语言。它可以用于数据可视化、数据处理、统计分析、机器学习、文本处理等多个领域。Jupyter Notebook最初是IPython Notebook的一个分支，它在2014年发布，立即获得了广泛的关注和使用。Jupyter Notebook的名字“Jupyter”来源于三种编程语言：Julia、Python和R，这也是它所支持的三种最常用的科学计算语言。

使用Jupyter Notebook可以方便地编写、展示和共享代码。用户可以在笔记本中编写代码、Markdown文本和LaTeX数学表达式，并将它们组合起来，形成互动式的演示文稿。这些笔记本还可以用于教学、演讲、数据分享、临时编写报告和研究日志等方面。

除了官方提供的Jupyter Notebook，还有一些相关的工具，如JupyterLab、nteract、Hydrogen等，它们不仅支持Jupyter Notebook的所有功能，还拥有更多的扩展和功能。JupyterLab是一个全新的Web应用程序，它支持多个笔记本和交互窗口，并具有可拓展性的用户界面。nteract则提供了跨平台的打包和部署功能。Hydrogen则是Atom编辑器的一个插件，它可以让用户在Atom编辑器中使用Jupyter Notebook功能。

总的来说，Jupyter Notebook是一个灵活、易用、开放和互动式的编程环境，它是数据科学家和研究人员的必备工具之一。Jupyter Notebook不仅提供有效的编程和数据处理工具，还能够帮助用户以互动的方式展示和共享代码，帮助促进科学研究和知识共享的进程。

### 回答3：
Jupyter Notebook是一个流行的交互式笔记本，它允许用户在同一环境中同时编写文本、代码和可视化，并使用Markdown语言轻松地创建富文本交互式文档。Jupyter Notebook最初是以IPython Notebook的形式发布的，后来扩展为支持其他编程语言，例如R、Julia等。它是Python科学计算和数据科学社区的流行之选，因为它允许数据科学家、研究员和程序开发人员能够通过浏览器访问它们的计算环境，同时能够在可视化的方式下快速展示计算结果。

Jupyter Notebook提供了各种奇妙的功能，包括内置的Python代码完成功能、自动完成、以及对各种科学计算库的支持。用户可以通过快捷键或工具栏进行查看和编辑，还可以在计算中实时演示一些图形或数据可视化，使得数据科学家在分享他们的工作时更加简单和直观。另外，Jupyter Notebook 使用IPython这个交互式shell，从而能够在Notebook交互界面中快速测试代码、函数或算法，极大的简化了代码开发过程，助力广大数据科学家和编程人员高效地开展必要的工作。

在最近几年中，Jupyter Notebook 已经成为了许多数据科学家和研究员的工作生产率工具。它的灵活性和可交互性极大地加快了数据分析和模型开发的速度，同时也为数据可视化提供了全新的方式，助力广大数据科学家和研究人员更加轻松地从事数据处理、分析、展示等数据工作。