Aplicación web que permite crear y compartir documentos con código, ecuaciones, visualización y texto narrativo.

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Típicos casos de uso: transformación y limpieza de datos, simulación numérica, modelos estadísticos, visualización de datos, machine learning…

Jupyter soporte más de 40 lenguajes de programación, aunque es muy popular su uso con Python.

Es una aplicación de Python, así que podemos usar pip:

pip install notebook

jupyter notebook

Por defecto intentará abrir el Notebook en un navegador, en el puerto 8888. Si no queremos:

jupyter notebook --no-browser --port 9999

Si lo estamos lanzando en una máquina remota, nos interesa que exponga su IP pública para poder conectarnos a él:

jupyter notebook --no-browser --ip 0.0.0.0

Por pantalla se nos informará de la dirección que debemos utilizar para acceder al Notebook:

$ jupyter notebook --no-browser --ip 0.0.0.0
[I 18:52:12.359 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/tempwin/python
[I 18:52:12.359 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 18:52:12.359 NotebookApp] http://vmi212480.contaboserver.net:8888/?token=367103d0cc62c73b33ed061c16de7b5a31db8124b9689cf1
[I 18:52:12.359 NotebookApp]  or http://127.0.0.1:8888/?token=367103d0cc62c73b33ed061c16de7b5a31db8124b9689cf1
[I 18:52:12.359 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 18:52:12.363 NotebookApp] 
    
    To access the notebook, open this file in a browser:
        file:///home/tempwin/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-3843-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://vmi212480.contaboserver.net:8888/?token=367103d0cc62c73b33ed061c16de7b5a31db8124b9689cf1
     or http://127.0.0.1:8888/?token=367103d0cc62c73b33ed061c16de7b5a31db8124b9689cf1

Modo comando (Esc):

Modo edición (Enter):

Notas sobre el uso de código Python con Jupyter Notebook.

# Incluimos el soporte para gráficas en el Notebook de Jupyter
%matplotlib inline

data["precios"].hist()

Se generará una gráfica con el histograma de esa columna del DataFrame (permite mostrar cómo se distribuyen los datos)