Carnets - Jupyter [iPad]

Carnets - Jupyter

Nicolas Holzschuch 無料 iPhone / iPad対応開発ツール教育 64bit 4.3

Trend

AppStoreでチェック！

iPhone
iPad

月間開発ツール部門最高ランキング 9位を獲得！(11/15)

Nicolas Holzschuchの開発ツールアプリ

「Carnets」は、Nicolas Holzschuchが配信する開発ツールアプリです。

開発ツール教育

このアプリの話題とニュース

新バージョン1.8.4が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(4/29)
2019年4月17日(水)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース！

このレビュアーのおすすめコメント

ちゃんと動く！試す価値あり！

Addition of those three packages would make the app more than perfect for me! PLEASE!
pip list で使えるパッケージのリストが表示できる。

pip install でパッケージのインストールも可能（制限あり）。例えば、パッケージ see がインストールできた。
scipy, statsmodels, linearmodels, PLEASE! - ★★★★★
ios上なのでpython以外を必要とするscipyなどは追加できないなどの制限がありますが、完全に動作するjupyter notebook環境です。
1.3.2から日本語などのマルチバイト文字の入力に対応してくれました。
素晴らしい。
追加パッケージは制限されるがios上で完結するjupyter環境 - ★★★★★
参考図書を見ながら、pandasやmatplotlibとかの例題を入力しつつ実行結果を楽しんでいますが、問題なく使えています。
フォント設定をコードの中にすれば日本語文字をきちんと出るので、今の所は十分です。
Pandasやmatplotlibとかを使って勉強中 - ★★★★★

使い方や遊び方

Jupyter notebooks are a powerful tool used in education and research. You can write small snippets of Python code and observe the result on screen, combine with paragraphs of text, using Markdown.

Carnets provides a complete, stand-alone, implementation of Jupyter notebooks. Everything runs on your device, using the embedded Python interpreter; you do not need an internet connection. You can chose between Jupyter notebooks and the more advance Jupyterlab using Settings.

Numpy, Sympy, Matplotlib, Pandas, lxml, bokeh, nbextensions (including ipywidgets) and many other packages are pre-installed. To see the full list of installed packages, type "%pip list" in a code window. You can add more packages using "%pip install packageName", but only if they are pure Python.

If you need scipy, seaborn or scikit-learn, please use our other App, "Carnets - Jupyter (with scipy)".

You can share your notebooks with other apps and also open notebooks or directories managed by other apps.

Partial list of installed packages: astropy, babel, bokeh, cryptography, cvxopt, Fiona, geopandas, geopy, lxml, matplotlib, numpy, openCV, pandas, pillow, pyFFTW, pyproj, rasterio, regex, shapely, sympy, wordcloud.