Jupyter Notebook 是一個交互式的筆記本環境，允許用戶以網頁形式編寫和分享代碼、文本、圖像以及其它多媒體內容。它支持超過 40 種編程語言，最常用的是 Python。

以下是 Jupyter Notebook 工具的一些特點和用法：

1. 特點：

1. 交互式計算環境： 用戶可以在單元格內編寫和運行代碼，并即時查看輸出結果，有助于快速測試和調試代碼。

2. 可視化展示： 支持繪制圖表、展示圖像、視頻等多媒體內容，方便進行數據分析和可視化。

3. 支持 Markdown 和 LaTeX： 可以使用 Markdown 語法編寫文本和注釋，也支持 LaTeX 公式。

4. 靈活性和可擴展性： 可以通過各種擴展和插件實現更多功能，滿足不同需求。

2. 用法：

1. 啟動 Jupyter Notebook： 在命令行中輸入 jupyter notebook，這將啟動 Jupyter 服務并在默認瀏覽器中打開 Jupyter Notebook 頁面。

2. 創建新筆記本： 點擊右上角的 “New”，選擇所需的編程語言（如 Python 3），這將會打開一個新的 Notebook。

3. 編輯和運行代碼： 在單元格中編寫代碼，并使用 Shift + Enter 或單元格上方的“Run”按鈕來執行代碼。代碼的輸出將會顯示在單元格下方。

4. Markdown 文本和演示： 在單元格中選擇 Markdown 類型，可以編寫文本、創建標題、插入圖片、鏈接等。

5. 保存和導出： 可以定期保存 Notebook，也可以導出為不同格式的文件（如 .ipynb、.html、.pdf 等）分享給其他人。

Jupyter Notebook 在數據科學、機器學習、教育等領域都被廣泛使用。它提供了一個交互式的編程環境，方便用戶探索數據、實驗代碼和共享分析結果。

3. 開發者

Jupyter Notebook 并非由一家公司開發，而是由一個開源項目發起和維護的。該項目最初源自 IPython 項目，后來發展成為一個獨立的開源項目，由全球各地的志愿者和開發者共同貢獻。

然而，Jupyter 項目的名稱取自三種編程語言的首字母：Julia、Python、R，這三種語言在科學計算和數據分析領域中很受歡迎。Jupyter 并不只支持這三種語言，它支持超過 40 種編程語言，但名字仍然以這三種語言為代表。

Jupyter 的發展受益于開放的社區和貢獻者，他們不斷地改進和完善 Jupyter 的功能。該項目的核心團隊和社區持續地為 Jupyter Notebook 和相關工具的發展作出貢獻，使其成為一個廣受歡迎和廣泛應用的工具。

3.1. 開源地址

Jupyter Notebook 的開源代碼托管在 GitHub 上，你可以在以下鏈接找到 Jupyter Notebook 項目的源代碼：

Jupyter Notebook GitHub 倉庫

該倉庫包含 Jupyter Notebook 項目的源代碼、問題跟蹤、文檔以及社區貢獻者的提交記錄等信息。通過訪問該倉庫，你可以查看最新的代碼、提交反饋問題或貢獻自己的代碼和改進。

4. PyCharm 和 Jupyter Notebook

PyCharm 和 Jupyter Notebook 是兩種不同類型的 Python 開發工具，各自有其優劣勢和擅長的場景：

4.1. PyCharm：

優勢：

1. 功能豐富的 IDE： PyCharm 是一個功能強大的集成開發環境，提供了廣泛的功能，包括代碼完成、調試器、代碼檢查、版本控制、自動重構等。
2. 適用于大型項目： 對于大型項目的開發和管理，PyCharm 提供了完善的支持，特別是在項目結構、代碼導航和重構方面。
3. 專注于開發： PyCharm 適用于軟件開發工程師和團隊，支持 Django、Flask 等框架開發，并具有強大的代碼分析和調試功能。

適用場景：

• 適合專業的軟件開發人員，尤其是在開發大型項目、企業級應用和需要嚴格調試和測試的情況下。

4.2. Jupyter Notebook：

優勢：

1. 交互式編程環境： Jupyter Notebook 提供了交互式編程環境，允許用戶在單元格內編寫和運行代碼，并實時查看輸出結果。適合快速測試和數據探索。
2. 數據科學和教學應用： 在數據科學、數據分析和教育領域中得到廣泛應用，支持 Markdown 和 LaTeX，方便編寫文檔和注釋。
3. 探索性編程和數據可視化： Jupyter Notebook 適合于探索性編程、數據可視化和演示。

適用場景：

• 適合數據科學家、教育者和需要探索性編程和數據交互性的用戶。
• 對于快速驗證想法、創建教程、進行數據探索和可視化分析的情況，Jupyter Notebook 是一個很好的選擇。

4.3. 總結：

• 如果你需要開發大型項目、需要豐富的 IDE 功能、專注于軟件工程和嚴格的調試測試，那么 PyCharm 可能更適合你。
• 如果你更關注交互式的編程環境、數據科學和探索性編程、數據可視化以及文檔展示，那么 Jupyter Notebook 則可能更適合你的需求。

兩者并非互斥，可以根據具體的項目和需求，選擇合適的工具或結合使用。例如，在數據科學項目中，可以使用 Jupyter Notebook 進行數據探索和可視化分析，然后在 PyCharm 中開發和調試相關的應用程序。