ipython 是一个交互式的 Python 解释器，它具有比标准的 Python shell 更强大的功能和扩展性。而 Jupyter 是一个基于web的交互式计算工具，允许用户创建和共享文档，其中可以包含实时代码，方程，可视化和叙述文本。ipython 自带了 Jupyter，使得在 ipython 中使用 Jupyter 变得非常方便。
在使用 ipython 自带的 Jupyter 之前，我们先来了解一下 ipython 的基本使用方法。在命令行中输入 ipython 即可启动 ipython 解释器。在 ipython 中，我们可以输入 Python 代码，并获得实时的结果。例如，我们可以输入以下代码来计算 1+1：
1+1
按下回车键后，ipython 会立即返回结果 2。这说明 ipython 具有即时执行代码并显示结果的能力。
在 ipython 中，我们还可以使用一些特殊的命令来执行各种功能。例如，我们可以使用 %run 命令来运行一个 Python 脚本文件。假设我们有一个名为 hello.py 的脚本文件，其中包含以下代码：
print("Hello, World!")
我们可以使用以下命令来运行这个文件：
%run hello.py
这样，ipython 就会执行 hello.py 中的代码，并打印出结果 Hello, World!。
除了基本的 Python 代码执行外，ipython 还提供了一些方便的功能，如代码自动补全、历史记录、代码调试等。例如，我们可以使用 Tab 键来自动补全代码。假设我们输入 pri 并按下 Tab 键，ipython 会自动将其补全为 print。这在编写长函数名或导入模块时非常方便。
另一个有用的功能是历史记录。在 ipython 中，我们可以使用上下方向键来查看之前输入的代码。这对于回顾之前的代码或重新运行之前的代码非常有用。
此外，ipython 还提供了一些魔术命令，以帮助我们进行更高级的操作。魔术命令以 % 开头，并提供了许多实用功能，如计时代码执行时间、导入外部模块、查看变量、创建别名等。
接下来，让我们来看一些 Jupyter 的功能。在 ipython 中，我们可以使用 %load_ext 命令来加载 Jupyter 扩展。例如，我们可以使用以下命令加载 Jupyter Notebook：
%load_ext notebook
加载完成后，我们可以使用 %notebook 命令来启动 Jupyter Notebook：
%notebook
这样，Jupyter Notebook 就会在浏览器中打开，并显示一个交互式的编程环境。在 Jupyter Notebook 中，我们可以创建一个新的 Notebook，并在其中编写代码、运行代码、添加文本和图像等。
另一个有用的 Jupyter 功能是支持不同的编程语言。除了 Python，Jupyter 还支持许多其他编程语言，如 R、Julia 和 Scala 等。这使得 Jupyter 成为一个强大的多语言编程环境。
下面是一个使用 Jupyter Notebook 的示例：
# 导入所需模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些随机数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# 绘制图形
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine Function')
plt.show()
在 Jupyter Notebook 中，我们可以逐个单元格地执行代码，并查看结果。这对于调试代码或逐步演示代码非常有用。
除了代码执行外，Jupyter 还支持丰富的文本格式，如 Markdown。使用 Markdown，我们可以创建漂亮的文档，其中可以包含标题、列表、链接、图片和数学公式等。例如，以下是一个使用 Markdown 格式的标题和列表的示例：
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