다운로드 Carnets

다른 한편에서는 원활한 경험을하려면 파일을 장치에 다운로드 한 후 파일을 사용하는 방법을 알아야합니다. APK 파일은 Android 앱의 원시 파일이며 Android 패키지 키트를 의미합니다. 모바일 앱 배포 및 설치를 위해 Android 운영 체제에서 사용하는 패키지 파일 형식입니다.
네 가지 간단한 단계에서 사용 방법을 알려 드리겠습니다. Carnets - Jupyter (with scipy) 귀하의 전화 번호.

1 단계 : 다운로드 Carnets - Jupyter (with scipy) 귀하의 기기에서

아래의 다운로드 미러를 사용하여 지금 당장이 작업을 수행 할 수 있습니다. 그것의 99 % 보장 . 컴퓨터에서 파일을 다운로드하는 경우, 그것을 안드로이드 장치로 옮기십시오.  

2 단계 : 기기에 타사 앱 허용

설치하려면 Carnets - Jupyter (with scipy) 타사 응용 프로그램이 현재 설치 소스로 활성화되어 있는지 확인해야합니다. 메뉴 > 설정 > 보안> 으로 이동하여 알 수없는 소스 를 선택하여 휴대 전화가 Google Play 스토어 이외의 소스에서 앱을 설치하도록 허용하십시오.

3 단계 : 파일 관리자로 이동

이제 위치를 찾으십시오 Carnets - Jupyter (with scipy) 방금 다운로드 한 파일입니다.
일단 당신이 Carnets - Jupyter (with scipy) 파일을 클릭하면 일반 설치 프로세스가 시작됩니다. 메시지가 나타나면 "예" 를 누르십시오. 그러나 화면의 모든 메시지를 읽으십시오.

4 단계 : 즐기십시오

Carnets - Jupyter (with scipy) 이 (가) 귀하의 기기에 설치되었습니다. 즐겨!

개발자 설명

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. Compared to the standard version (Carnets), this app adds several packages targeted for scientific computation and learning: scipy, sklearn, seaborn and coremltools. You can switch between standard notebooks and the more modern jupyterlab using the Settings app. Of course, all the packages included with the standard app are present too: numpy, simply, matplotlib... 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. 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, cartopy, cryptography, cvxopt, Fiona, geopandas, geopy, gym, inequality, libpysal, lxml, mapclassify, matplotlib, networkx, nltk, numpy, openCV, pandas, parso, pillow, pyFFTW, pyproj, qutip, rasterio, regex, Rtree, scikit-learn, scipy, seaborn, segregation, shapely, soupsieve, spopt, statsmodels, sympy, wordcloud.