PYTHONA

Python-IDE
für iPhone & iPad

Python 3.14 auf deinem Gerät, mit Code-Editor, interaktiver Konsole, Notebooks und wissenschaftlichen Bibliotheken.

Python-Code im Pythona-Editor auf dem iPhone
Diagramme und die Ausgabe eines lokalen Modells in der Pythona-Konsole auf dem iPhone
Python 3.14Lokaler Interpreter
Python 3.14Eingebettetes CPython
.py + .ipynbSkripte und Notebooks
iPhone + iPadUnterstützte Geräte

FUNKTIONEN

Code-Editor und Konsole
Notebooks und Git

01+

Code-Editor und Konsole

Syntaxhervorhebung, Codevervollständigung und Markdown-Vorschau. Führe Skripte aus oder gib Python direkt in der Konsole ein.

02+

Notebooks

Öffne und bearbeite .ipynb-Dateien. Führe Code zellenweise aus und zeige Diagramme, Tabellen und Formeln direkt im Notebook an.

03+

Dateien und Git

Arbeite mit lokalen Dateien, iCloud Drive und externen Ordnern. Verwalte deinen Code mit dem integrierten Git.

BIBLIOTHEKEN

Wissenschaftliche
Bibliotheken

Vorkompilierte Bibliotheken für Datenanalyse, Diagramme, maschinelles Lernen und Computer Vision.

NumPySciPypandasMatplotlibscikit-learnOpenCV

Installiere weitere reine Python-Pakete von PyPI mit dem integrierten Paketmanager.

Pythona auf dem iPad mit KMeans-Clustern, einer SVM-Entscheidungsgrenze, PCA und einer Konfusionsmatrix
Matplotlib-Ausgabe auf dem iPad

PYTHON & KI

Lokale Ausführung und KI

Python läuft auf deinem Gerät. Die Konsole zeigt Text, Bilder und Diagramme an.

Datenschutz
pyaverage.py
from statistics import mean

samples = [12, 18, 24, 30]
average = mean(samples)

print(f"Average: {average}")
>>>Average: 21
Python-BeispielPython 3.14

Skripte offline ausführen

Führe Skripte mit bereits vorhandenen Bibliotheken aus. Aufrufe externer Dienste benötigen weiterhin eine Netzwerkverbindung.

Lokale Modelle mit MLX

Führe Modelle auf unterstützten Geräten aus. Lade das Modell zuerst herunter; die Inferenz erfolgt lokal.

KI-Assistent

Verbinde deinen eigenen KI-Anbieter, um Projektdateien zu lesen und zu bearbeiten sowie Python auszuführen.

>>>
Pythona

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Enthaltene Bibliotheken

NumPy

Mehrdimensionale Arrays und numerische Berechnungen.

SciPy

Optimierung, Integration, Signalverarbeitung und Statistik.

pandas

Analyse tabellarischer Daten und Zeitreihen.

Matplotlib

Diagramme und wissenschaftliche Visualisierungen.

scikit-learn

Klassifikation, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion.

OpenCV

Bildverarbeitung und Computer Vision.

MLX

Lokale Modellinferenz auf unterstützten Geräten.

Astropy

Astronomie, Koordinatensysteme, Einheiten und FITS-Dateien.

PyAV

Audio und Video mit FFmpeg lesen, schreiben und verarbeiten.

Pillow

Bilder lesen, schreiben und bearbeiten.

pygame-ce

2D-Grafik, Audio und Spieleentwicklung.

h5py

Wissenschaftliche Daten im HDF5-Format lesen und schreiben.