کامپوننت Jupyter Notebook

ویژگی آزمایشی برای گنجاندن Jupyter Notebookها از طریق یک شورتکد. توجه داشته باشید که همه انواع سلول‌ها پشتیبانی نمی‌شوند.

Jupyter Notebook یک برنامه نوت‌بوک HTML مستقل از زبان برای پروژه Jupyter است. این برنامه به شما امکان می‌دهد اسنادی ایجاد و به اشتراک بگذارید که شامل کد زنده، معادلات، تصاویر و متن روایی هستند.

نحوه استفاده

استفاده از یک نوت‌بوک محلی

برای استفاده از شورتکد Jupyter Notebook، باید یک فایل Jupyter Notebook در پروژه خود داشته باشید. مشابه روشی که برای افزودن تصاویر به پروژه استفاده می‌کنید، می‌توانید Jupyter Notebookها را به پوشه assets اضافه کنید.

    • notebook.ipynb
      • my-page.md
  • نوت‌بوک Jupyter را در صفحه با استفاده از شورتکد jupyter قرار دهید:

    content/docs/my-page.md
    ---
    title: صفحه من
    math: true
    ---
    
    {{% jupyter "notebook.ipynb" %}}

    به‌عنوان جایگزین، می‌توانید از ویژگی بسته‌های صفحه هوگو استفاده کنید تا Jupyter Notebookها را همراه با فایل Markdown سازماندهی کنید.

        • index.md
        • notebook.ipynb
  • content/docs/my-page/index.md
    ---
    title: صفحه من
    math: true
    ---
    
    {{% jupyter "notebook.ipynb" %}}

    استفاده از یک نوت‌بوک راه‌دور

    همچنین می‌توانید از یک نوت‌بوک راه‌دور با ارائه URL به فایل نوت‌بوک استفاده کنید. به‌عنوان مثال، برای گنجاندن نوت‌بوک Jupyter Notebook چیست در صفحه، می‌توانید از شورتکد زیر استفاده کنید:

    {{% jupyter "https://raw.githubusercontent.com/jupyter/notebook/main/docs/source/examples/Notebook/What%20is%20the%20Jupyter%20Notebook.ipynb" %}}

    نمونه نوت‌بوک

    ℹ️
    مثال زیر یک نمونه از فایل نوت‌بوک است که در پوشه assets پروژه گنجانده شده است.

    What is the Jupyter Notebook?

    The Jupyter Notebook is an interactive computing environment that enables users to author notebook documents that include:

    • Live code
    • Interactive widgets
    • Plots
    • Narrative text
    • Equations
    • Images
    • Video

    These documents provide a complete and self-contained record of a computation that can be converted to various formats and shared with others using email, version control systems (like Git/GitHub) or nbviewer.jupyter.org.

    Data Visualization

    Below is an example of a simple data visualization using the Seaborn library.

    # Import seaborn
    import seaborn as sns
    
    # Apply the default theme
    sns.set_theme()
    
    # Load an example dataset
    tips = sns.load_dataset("tips")
    
    # Create a visualization
    sns.relplot(
        data=tips,
        x="total_bill", y="tip", col="time",
        hue="smoker", style="smoker", size="size",
    )
    Matplotlib is building the font cache; this may take a moment.
    
    <seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x12830caa0>
    image
    tips.head()
       total_bill   tip     sex smoker  day    time  size
    0       16.99  1.01  Female     No  Sun  Dinner     2
    1       10.34  1.66    Male     No  Sun  Dinner     3
    2       21.01  3.50    Male     No  Sun  Dinner     3
    3       23.68  3.31    Male     No  Sun  Dinner     2
    4       24.59  3.61  Female     No  Sun  Dinner     4

    total_billtipsexsmokerdaytimesize
    016.991.01FemaleNoSunDinner2
    110.341.66MaleNoSunDinner3
    221.013.50MaleNoSunDinner3
    323.683.31MaleNoSunDinner2
    424.593.61FemaleNoSunDinner4

    Equations

    The following is an example of a simple equation using LaTeX.

    E=mc2 E = mc^2
    آخرین به‌روزرسانی در