Python in Visual Studio Code – January 2019 Release - Python
We are pleased to announce that the January 2019 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. You can learn more about Python support in Visual Studio Code in the documentation. In this release we have closed a total of 62 issues, includin
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
インストール — phpy 0.1 documentation
Windows¶ http://www.python.org/download/ から、 Python 3.x.y Windows Installer と書かれているリンクをクリックして、インストーラーをダウンロードして ください。 (x.y にはバージョン番号が入ります) このインストーラーでインストールすると、 C:\\Python3.3 のような ディレクトリに Python がインストールされます。 インストール中に “Add python.exe to Path” というオプションを選択できますが、 Python 本体だけでなく追加のスクリプトも利用するために、 環境変数 PATH に C:\\Python3.3 と C:\\Python3.3\\Scripts を設定してください。 これで Python 本体のインストールは完了です。 以降は必須では無いですが、いくつか便利なラ
GUIを備えたPython実行環境「IPython 4.0」リリース | OSDN Magazine
Python向けの「インタラクティブな操作に向けた高機能シェル」をうたう「IPython」開発チームは8月12日、最新版となる「IPython 4.0」をリリースした。言語に依存しない部分および対話的操作環境である「Notebook」を「Jupyter」として分割することになってから初のリリースとなる。 IPython開発チームは2015年2月に「IPython 3.0」をリリース、その後4月に「The Big Split」として、IPythonプロジェクトの言語に依存しない部分を「Project Jupyter」として切り離す方針を発表していた。 Jupyterは2014年のイベント「Scientific Computing with Python（SciPy）」で発表されていたプロジェクトで、IPythonの拡大を受けてJulia、Python、Rから名付けた。分割後、IPythonは
Jupyter and the future of IPython — IPython
IPython provides a rich architecture for interactive computing with: A powerful interactive shell. A kernel for Jupyter. Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits. Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects. Easy to use, high performance tools for parallel computing. To get started with IPython in the Jupyter Notebook, see our official example collect
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IPythonの使い方 - Qiita
