该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

ipydatagrid是专为Jupyter Notebook和JupyterLab开发的数据网格工具。它具有全功能界面，支持高性能操作，并与ipywidgets无缝集成。该工具允许通过多种渲染器自定义数据展示，提供双向数据绑定的选择模型，并支持使用Vega表达式进行条件格式化。ipydatagrid显著提升了Jupyter环境中的数据交互和可视化效果。

Vizly Notebook作为Jupyter的替代方案，融合了AI技术，为数据分析和编程提供了更智能的环境。这个开源工具支持自然语言代码编辑、AI辅助问答和自动错误修复，保留了Jupyter的核心功能。它可在本地运行，支持Ollama和自定义API，为用户提供了一个免费、灵活且高效的数据分析平台。

JupyterLite是一个基于浏览器的JupyterLab发行版，无需服务器即可运行。支持Python和JavaScript内核，提供交互式可视化和文件操作功能。特点包括易部署、可嵌入其他应用，适合快速搭建轻量级计算环境。目前处于开发阶段，已实现多项Jupyter核心功能，为数据分析和科学计算提供便捷的在线平台。

Gophernotes作为Jupyter和nteract的Go语言内核,实现了在交互式环境中编写和执行Go代码。它支持创建融合代码、公式、可视化和说明文本的文档,便于分享和协作。该工具涵盖了Go的主要语法特性,为数据分析等应用提供了灵活的开发平台,但在Windows系统上使用第三方包时有一定限制。

Ploomber是一个开源的数据流水线构建框架，支持多种主流编辑器进行交互式开发。它可以无缝部署到Kubernetes、Airflow等平台，提供YAML和Python API，具备自动缓存和笔记本重构功能。Ploomber适用于各级数据科学工作者，能显著提升数据处理效率。

Naas是基于Jupyter笔记本的开源数据处理平台，为数据分析师、科学家和工程师提供强大的数据引擎。通过模板、驱动和功能三个低代码层，Naas实现数据工作自动化、报告生成、数据连接和生产环境转换。该平台集成自动化、分析和AI功能，支持快速创建数据任务和报告，连接各类数据源和机器学习算法。Naas将Jupyter笔记本转化为生产就绪环境，提供任务调度、资源共享和通知等功能，作为Google Colab的社区驱动替代方案，为用户提供更灵活的数据处理能力。

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

Inspectus是一个为机器学习设计的可视化工具，集成于Jupyter笔记本环境。通过Python API，它提供注意力机制可视化功能，包括注意力矩阵、查询令牌热图等，有助于理解模型内部运作。工具还支持数据分布分析和异常检测，可用于Hugging Face模型及自定义注意力图。Inspectus致力于简化机器学习模型的分析过程，为研究和开发提供支持。

drawdata是一个Python库，为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建，兼容Jupyter、VSCode和Colab环境，支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框，方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景，简化数据集创建和操作过程。

handcalcs 是一个 Python 库，能将计算代码自动渲染为 LaTeX 格式，呈现手写计算的风格。它展示符号公式、数值替换和结果，便于手动核查。该工具可在 Jupyter 中作为单元魔法使用，也可作为函数装饰器应用。handcalcs 支持多种自定义设置，兼容 forallpeople 等单位包，并具备快速显示变量值、生成 LaTeX 代码等功能，适合工程计算使用。

Pretzel是一款开源的Jupyter升级版，为数据科学家和开发者提供AI驱动的代码生成、智能编辑和实时补全功能。完全兼容Jupyter配置，支持多种AI模型，注重用户隐私。致力于优化数据分析工作流程，持续提升用户体验。

Python-novice-gapminder项目面向非程序员，专注于Python数据分析和可视化教学。通过Jupyter交互环境，学习者可掌握Python基础知识并应用于实际数据处理。内容涵盖基本语法、数据分析和可视化等方面，适合数据分析初学者。项目由Software Carpentry维护，提供学习资源和社区支持。

这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。

ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。

execnb是一个Python工具，能在无Jupyter服务器环境下执行Jupyter代码并捕获输出。它包含CaptureShell类用于代码执行和笔记本保存，以及命令行工具exec_nb。支持代码注入和异常处理，适用于数据科学和自动化工作流程。

Solara是一个采用React风格的Python框架，旨在提升Jupyter和Web应用的可扩展性。该框架通过组件化代码和简化的状态管理，解决了复杂应用中的代码组织和可重用性问题。Solara支持热重载和类型提示，提高了开发效率。基于ipywidgets构建，Solara可在JupyterLab、Jupyter Notebook等多个平台上运行，也支持独立的Web应用开发。它为Python开发者带来了类似React的强大可扩展性。

Jupyter Docker Stacks提供预配置的Docker镜像，集成Jupyter应用和交互式计算工具。适用于个人Jupyter服务器、团队JupyterHub部署、本地容器Jupyter Notebook运行和自定义Dockerfile开发。支持x86_64和aarch64架构，涵盖基础到数据科学多个版本，满足各类用户需求。镜像包含JupyterLab和Jupyter Notebook前端，支持灵活切换，便于快速部署和使用。

mediapy是一个为IPython和Jupyter notebook环境开发的图像和视频处理库。它提供简洁的API用于读取、写入和显示多种格式的媒体文件。该库支持基本的图像处理和视频帧操作，并通过集成ffmpeg实现高效的视频编解码。mediapy适用于数据科学和机器学习中的媒体数据处理与可视化。

itkwidgets是一个Python接口，用于在Web平台上实现多维图像、点集和几何的交互式可视化。它提供3D渲染、交互式探索和洞察生成等功能，支持Jupyter Notebook、Jupyter Lab和Google Colab等环境。该项目提供详细的安装指南和示例notebooks，便于用户可视化和分析复杂的科学数据。itkwidgets适用于医学影像、计算机视觉和数据科学等领域的研究和开发工作。

ipywebrtc是一个Jupyter扩展，集成了WebRTC和MediaStream API。它支持创建多种媒体流，如小部件、视频、图像、音频和摄像头流。用户可进行录制、截图和音频捕捉，还能在ipyvolume中应用这些流作为纹理。此外，ipywebrtc提供点对点流媒体功能，增强了Jupyter环境的多媒体处理能力。

适配Ought的ICE visualizer，为LangChain交互提供美观展示。查看每次与LLM交互的完整提示文本，通过颜色区分硬编码和模板替换部分，检查执行流程及调用成本。支持Jupyter笔记本和文档嵌入可视化，适合偏好ICE UI的用户。欢迎查看示例和VCR LangChain项目。

Jupytext将Jupyter笔记本转换为文本格式，如Python脚本或Markdown文件，便于版本控制和IDE编辑。它支持配对笔记本、命令行操作和多种编程语言，优化了数据科学工作流程。该工具简化了笔记本的协作过程，提高了团队效率。

leafmap是一个Python包，为Jupyter环境中的地理空间分析和交互式制图提供支持。它具有简单的API，支持多种地图后端，能够显示矢量和栅格数据，创建自定义图例和分屏地图。通过集成WhiteboxTools，leafmap提供了500多种地理空间分析工具。该工具适用于不同经验水平的用户，包括初学者和专业地理空间数据分析人员。

Eigenfish是一个专注于矩阵特征值分布可视化和分析的开源项目。该项目结合了计算发现和交互式可视化技术，为研究人员和数学爱好者提供了一个探索复杂矩阵行为的平台。通过Eigenfish，用户可以直观地观察和分析不同类型矩阵的特征值模式，从而为数学研究和教育领域提供新的见解。

Jupyter项目是一个开源的算法学习平台，提供多种算法实现和交互式演示。用户可在线运行和编辑算法，体验便捷的开发环境。该项目欢迎贡献新算法，包括源代码、数学解释和演示。平台支持数据集使用，并设有贡献指南和行为准则，致力于构建协作学习社区。

JupyterHub是一个开源的多用户管理平台，用于部署和管理Jupyter笔记本服务器。它支持多种认证方式，适合在教育、企业和科研领域使用。通过REST API，JupyterHub可以与其他系统整合。该平台基于Linux/Unix系统开发，支持Docker部署，为用户提供了一个可靠的Jupyter使用环境。