主要特点

多语言支持

支持多种编程语言，包括 Python、R 和其他 Jupyter 内核，让开发者可以在同一环境中使用不同语言。

数据可视化

内置强大的可视化功能，可以轻松创建图表、图像和动画，帮助用户更好地理解数据模式和关系。

分享与协作

可以将笔记本导出为多种格式（HTML、PDF、Markdown 等），方便与他人分享研究成果和分析过程。

科学计算

特别适合科学研究和教育，支持复杂的数学公式和科学计算，是教学和研究的理想工具。

为什么选择 Jupyter Notebook？

R 语言支持

Jupyter Notebook 的一个重要特点是其支持多种编程语言，包括 R。R 是一种强大的统计分析语言，拥有丰富的包和工具，用于数据处理、统计建模和可视化。通过 Jupyter Notebook，用户可以轻松地在同一个环境中运行 R 代码，并将结果与分析过程一起展示出来。

R 语言优势

丰富的统计分析包
专业的数据可视化能力
活跃的社区支持
强大的统计建模功能

行业应用

尽管 Jupyter Notebook 在数据科学和研究领域非常流行，但并不是所有开发者都首选的工具。一些开发者可能更倾向于使用传统的 IDE（如 Visual Studio Code、PyCharm 或 RStudio），因为这些工具提供了更高级的功能和更好的调试支持。

当前局限性

调试功能相对较弱
无法像传统 IDE 那样逐步执行代码
变量值查看不如专业 IDE 方便

行业应用

许多机构和公司，如 Google、Microsoft、IBM 和 Netflix，都使用 Jupyter Notebook 来支持他们的数据科学工作流。此外，Jupyter Notebook 的开源性质使其可以免费使用，并且可以通过云服务（如 Amazon SageMaker、Google Cloud-ML-Engine 和 Microsoft Azure 的 Machine Learning Studio）进行部署。

云服务部署

Amazon SageMaker

亚马逊云服务提供的完全托管式服务，让数据科学家能够快速构建、训练和部署机器学习模型。

Google Cloud-ML-Engine

谷歌云平台提供的机器学习服务，支持大规模训练和部署机器学习模型。

Azure ML Studio

微软 Azure 提供的机器学习工作室，提供可视化的机器学习工具和环境。

什么是 Jupyter Notebook？

Jupyter Notebook