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简介

ipyjana 是一款基于 TypeScript 开发的用于在浏览器中集成 Jupyter Notebooks 的 npm 包。它能够帮助开发者在前端项目中快速集成 Jupyter Notebooks，并且可以兼容大部分浏览器。

安装

你可以通过 NPM 安装 ipyjana：

npm install ipyjana --save

也可以通过 Yarn 安装：

yarn add ipyjana

快速开始

创建一个新的 Jupyter Notebook

在 HTML 中，你需要一个元素来承载 Notebook。默认情况下，ipyjana 将使用 CreateJS 作为回调库，因此你不需要使用其他库来加载 Notebook：

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  -------------
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    ---- --------------------

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    --------
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        ---------- -----------------------------------
      ---
    ---------
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-------

这将在浏览器中创建一个新的 Notebook，其中包含一个新的代码单元格。

执行代码

为了通过 ipyjana 运行代码，你需要调用 eval 方法：

notebook.eval(`
  print("Hello World!")
`);

获取输出

你可以使用 onOutput 方法来获取代码单元格的输出：

notebook.onOutput((output: string) => {
  console.log(output);
});

加载 Notebook

你可以使用 loadNotebook 方法来加载一个 Notebook 文件：

notebook.loadNotebook("notebook.ipynb");

保存 Notebook

使用 saveNotebook 方法可以将修改后的 Notebook 保存到服务器：

notebook.saveNotebook("notebook.ipynb");

示例代码

在 Notebook 中使用 D3.js

以下示例演示了如何从 Jupyter Notebook 中使用 D3.js。首先，我们需要安装 D3.js：

npm install d3 --save

然后，我们需要在 Notebook 中导入 D3：

import IPython.display as display
from IPython.core.magic import register_line_magic

@register_line_magic
def jupyter_d3(line):
    display.HTML('''<script src="//d3js.org/d3.v3.min.js"></script>''')

%jupyter_d3

现在，在 Notebook 中，我们可以使用 D3.js：

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    -----------
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    ------------
    ----------------- - ------ ---- ------ - - - - ---- ---

这将在 Notebook 中显示一组数字，类似于这样：

I’m number 4!
I’m number 8!
I’m number 15!
I’m number 16!
I’m number 23!
I’m number 42!

在 Notebook 中使用 TensorFlow.js

以下示例演示了如何从 Jupyter Notebook 中使用 TensorFlow.js。首先，我们需要安装 TensorFlow.js：

npm install @tensorflow/tfjs --save

然后，我们需要在 Notebook 中导入 TensorFlow.js：

import IPython.display as display
from IPython.core.magic import register_line_magic

@register_line_magic
def jupyter_tf(line):
    display.HTML('''<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@3.8.0/dist/tf.min.js"></script>''')

%jupyter_tf

现在，在 Notebook 中，我们可以使用 TensorFlow.js：

-- -------------------- ---- -------
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  ----- ----- - ---------------
    ------- ----------------------------- ------ ------ --- ----------- --------- ----------------------- --- ----------- ------------
  ---

  ----- -------------------- -------------------------- ---------- ---------
  
  ------ ------
-

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这将在 Notebook 中创建一个简单的神经网络模型，其中包含一个密集层，并在最后添加一个 softmax 分类器。

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