{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Знакомство с Jupyter Notebook"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Jupyter Notebook чем-то похож на текстовый редактор: есть меню, панель инструментов и поле для работы (ячейки). Ячейки могут содержать как код, так и текст (неразмеченный и размеченный). Комментарии в ячейках с кодом должны начинаться со знака `#`. \n",
    "\n",
    "Пример ячейки с кодом:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3 0.2\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "A = 3 # создаем переменную A и присваиваем ей значение 3\n",
    "B = 0.2 \n",
    "\n",
    "# комментарий 1\n",
    "# комментарий 2\n",
    "\n",
    "print(A, B) # выводим на экран значения переменных A и B"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "По умолчанию тип ячейки *Code*, это можно увидеть на панели под меню. Чтобы изменить тип ячейки нужно нажать на стрелочку вниз и выбрать нужный вариант. Всего вариантов четыре: *Code*, *Markdown*, *RawNBConvert* и *Heading*.\n",
    "\n",
    "* *Code*: ячейка с кодом Python\n",
    "* *Markdown*: ячейка с размеченным текстом, язык разметки Markdown\n",
    "* *RawNBConvert*: неразмеченный (сырой) текст, без курсива/полужирного шрифта\n",
    "* *Heading*: устарел, раньше использовался для заголовков, сейчас их нужно создавать в режиме *Markdown*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Пример ячейки с неразмеченным текстом:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "metadata": {},
   "source": [
    "This is the raw text."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Пример ячейки с размеченным текстом (язык разметки Markdown, почитать про него можно [здесь](http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Working%20With%20Markdown%20Cells.html) и [здесь](http://nestacms.com/docs/creating-content/markdown-cheat-sheet)) — см. ниже."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Что можно делать с помощью Markdown?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Выделять заголовки разных уровней:\n",
    "\n",
    "# Заголовок 1\n",
    "## Заголовок 2\n",
    "### Заголовок 3\n",
    "\n",
    "Выделять части текста с помощью *курсива* или **полужирного начертания**. Или просто <s>зачеркивать</s>.\n",
    "\n",
    "Добавлять списки разного вида. Ненумерованный список:\n",
    "\n",
    "* пункт 1 \n",
    "* пункт 2\n",
    "\n",
    "Нумерованный список:\n",
    "\n",
    "1. Во-первых, ...\n",
    "2. Во-вторых, ...\n",
    "\n",
    "Для тех, кто знаком с LaTeX: можно красиво оформлять формулы, используя синтаксис, принятый в $\\LaTeX{}$ (наличие установленного на компьютере LaTeX не требуется, текст компилируется в самом Jupyter Notebook):\n",
    "\n",
    "$P(A|B) = \\dfrac{P(A \\cap B)}{P(B)}$"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Еще можно добавлять ссылки. Либо текст ссылки и саму ссылку:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[Jupyter](http://jupyter.org/)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Либо просто ссылку как есть:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<http://jupyter.org/>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "И, конечно, можно добавлять картинки!"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Так: \n",
    "    \n",
    "![title](test.png)    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Или так (синтаксис, как в html, кто знаком):"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<img src =\"test.png\" alt =\"Test picture\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "*Примечание:* часть с *alt* нужна для того, чтобы в случае, если картинки с таким названием нет, выводился какой-то альтернативный текст вместо нее. Например:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<img src =\"test2.png\" alt =\"Test picture\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Горячие клавиши"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "В Jupyter Notebook есть свои горячие клавиши, которые позволяют добавлять или удалять ячейки, менять их тип и так далее. Чтобы работать в режиме горячих клавиш, нужно выйти из редактирования ячейки (нажать на *Esc*), а потом набрать нужную комбинацию клавиш. Чтобы вернуться в режим редактирования ячейки, можно кликнуть на нее два раза или, выбрав ее, нажать *Enter*. Все полезные комбинации клавиш можно найти в меню (*Help - Keyboard Shortcuts*) или нажав *Esc*, а потом *H* или *P*."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Другие интересные вещи про Jupyter Notebook (и другие среды) можно почитать в обзоре — файл *Jupyter and Others.ipynb*."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Если потерялись"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "И наконец: как найти, куда Jupyter сохраняет ноутбуки — файлы с расширением `.ipynb`. Можно импортировать библиотеку *os* и узнать текущую рабочую папку (*current working directory*) — в ней будут лежать ноутбуки."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'C:\\\\Users\\\\usr07668'"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import os\n",
    "os.getcwd()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.12.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}