Jupyter Notebook 是一个交互式的笔记本环境，允许用户以网页形式编写和分享代码、文本、图像以及其它多媒体内容。它支持超过 40 种编程语言，最常用的是 Python。
以下是 Jupyter Notebook 工具的一些特点和用法：
1. 特点：
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交互式计算环境： 用户可以在单元格内编写和运行代码，并即时查看输出结果，有助于快速测试和调试代码。
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可视化展示： 支持绘制图表、展示图像、视频等多媒体内容，方便进行数据分析和可视化。
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支持 Markdown 和 LaTeX： 可以使用 Markdown 语法编写文本和注释，也支持 LaTeX 公式。
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灵活性和可扩展性： 可以通过各种扩展和插件实现更多功能，满足不同需求。
2. 用法：
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启动 Jupyter Notebook： 在命令行中输入
jupyter notebook，这将启动 Jupyter 服务并在默认浏览器中打开 Jupyter Notebook 页面。 -
创建新笔记本： 点击右上角的 “New”，选择所需的编程语言（如 Python 3），这将会打开一个新的 Notebook。
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编辑和运行代码： 在单元格中编写代码，并使用
Shift + Enter或单元格上方的“Run”按钮来执行代码。代码的输出将会显示在单元格下方。 -
Markdown 文本和演示： 在单元格中选择
Markdown类型，可以编写文本、创建标题、插入图片、链接等。 -
保存和导出： 可以定期保存 Notebook，也可以导出为不同格式的文件（如 .ipynb、.html、.pdf 等）分享给其他人。
Jupyter Notebook 在数据科学、机器学习、教育等领域都被广泛使用。它提供了一个交互式的编程环境，方便用户探索数据、实验代码和共享分析结果。
3. 开发者
Jupyter Notebook 并非由一家公司开发，而是由一个开源项目发起和维护的。该项目最初源自 IPython 项目，后来发展成为一个独立的开源项目，由全球各地的志愿者和开发者共同贡献。
然而，Jupyter 项目的名称取自三种编程语言的首字母：Julia、Python、R，这三种语言在科学计算和数据分析领域中很受欢迎。Jupyter 并不只支持这三种语言，它支持超过 40 种编程语言，但名字仍然以这三种语言为代表。
Jupyter 的发展受益于开放的社区和贡献者，他们不断地改进和完善 Jupyter 的功能。该项目的核心团队和社区持续地为 Jupyter Notebook 和相关工具的发展作出贡献，使其成为一个广受欢迎和广泛应用的工具。
3.1. 开源地址
Jupyter Notebook 的开源代码托管在 GitHub 上，你可以在以下链接找到 Jupyter Notebook 项目的源代码：
Jupyter Notebook GitHub 仓库
该仓库包含 Jupyter Notebook 项目的源代码、问题跟踪、文档以及社区贡献者的提交记录等信息。通过访问该仓库，你可以查看最新的代码、提交反馈问题或贡献自己的代码和改进。
4. PyCharm 和 Jupyter Notebook
PyCharm 和 Jupyter Notebook 是两种不同类型的 Python 开发工具，各自有其优劣势和擅长的场景：
4.1. PyCharm：
优势：
- 功能丰富的 IDE： PyCharm 是一个功能强大的集成开发环境，提供了广泛的功能，包括代码完成、调试器、代码检查、版本控制、自动重构等。
- 适用于大型项目： 对于大型项目的开发和管理，PyCharm 提供了完善的支持，特别是在项目结构、代码导航和重构方面。
- 专注于开发： PyCharm 适用于软件开发工程师和团队，支持 Django、Flask 等框架开发，并具有强大的代码分析和调试功能。
适用场景：
- 适合专业的软件开发人员，尤其是在开发大型项目、企业级应用和需要严格调试和测试的情况下。
4.2. Jupyter Notebook：
优势：
- 交互式编程环境： Jupyter Notebook 提供了交互式编程环境，允许用户在单元格内编写和运行代码，并实时查看输出结果。适合快速测试和数据探索。
- 数据科学和教学应用： 在数据科学、数据分析和教育领域中得到广泛应用，支持 Markdown 和 LaTeX，方便编写文档和注释。
- 探索性编程和数据可视化： Jupyter Notebook 适合于探索性编程、数据可视化和演示。
适用场景：
- 适合数据科学家、教育者和需要探索性编程和数据交互性的用户。
- 对于快速验证想法、创建教程、进行数据探索和可视化分析的情况，Jupyter Notebook 是一个很好的选择。
4.3. 总结：
- 如果你需要开发大型项目、需要丰富的 IDE 功能、专注于软件工程和严格的调试测试，那么 PyCharm 可能更适合你。
- 如果你更关注交互式的编程环境、数据科学和探索性编程、数据可视化以及文档展示，那么 Jupyter Notebook 则可能更适合你的需求。
两者并非互斥，可以根据具体的项目和需求，选择合适的工具或结合使用。例如，在数据科学项目中，可以使用 Jupyter Notebook 进行数据探索和可视化分析，然后在 PyCharm 中开发和调试相关的应用程序。
