Jupyter Notebook (precedentemente noto come notebook IPython ) è un progetto davvero interessante per la manipolazione interattiva dei dati in Python (e in altre lingue, tra cui R). Fondamentalmente ti consente di codificare e documentare interattivamente ciò che stai facendo in un'unica interfaccia e successivamente salvarlo come:
- quaderno ( .ipynb )
- script (un file .py che include solo il codice sorgente)
- HTML statico (e quindi anche pdf)
Puoi persino condividere i tuoi blocchi appunti online con altri utenti utilizzando il servizio nbviewer , dove le persone pubblicano libri interi . Inoltre, GitHub esegue il rendering dei tuoi file .ipynb . Puoi pubblicare i tuoi quaderni Jupyter come articoli di ricerca riproducibili su Authorea . Per l'editing collaborativo di più utenti, dai un'occhiata a Google Colab basato su Jupyter.

La versione predefinita di Jupyter Notebook avvia un'applicazione Web localmente (o la distribuisci su un server) e la usi dal tuo browser. Come Ryan ha anche menzionato nella sua risposta , Rodeo è un'interfaccia più simile a RStudio costruita sopra il kernel di Jupyter.
JupyterLab è una versione più recente dell'interfaccia utente che consente una maggiore flessibilità nel modo in cui si modificano i notebook, si controllano i widget interattivi e si eseguono persino i comandi negli emulatori di terminale.
C'è anche una console Qt per IPython , un progetto simile con grafici in linea, che è un'applicazione desktop.
Jupyter è un normale pacchetto Python e può essere installato usando pip install jupyter. Per ottenere tutte le librerie scientifiche in esecuzione sul tuo computer, tuttavia, potrebbe essere più semplice provare i contenitori Jupyter Docker ufficiali . Ad esempio, supponendo che i notebook siano in ~ / code / jupyter , è possibile eseguire il contenitore come:
docker run -it --rm -p 8888:8888 -v ~/code/jupyter:/home/jovyan/work jupyter/datascience-notebook