線上 IPYNB 轉換器－數秒內把你的 Jupyter 筆記本轉換
使用 IPYNB 2.0（ipynb20.com） 的 線上 IPYNB 轉換器，你可以在數秒內把你的 Jupyter 筆記本（.ipynb） 轉成你需要的格式，無需安裝軟件、無需程式背景，直接上載檔案即可快速處理；我們支援多種輸出選項（如 HTML、PDF、Markdown、Python 等），同時保留程式碼、輸出結果、圖表與註解，讓分享與展示更專業；平台採用高效雲端轉換引擎與檔案加密機制，確保你的內容安全且不外洩，轉換完成可即時下載或分享連結；介面簡潔、操作直覺，支援跨裝置與多語系，適合開發者、學生、研究人員與團隊協作；若你要批量處理、調整版面、嵌入圖片或控制輸出樣式，也能透過進階選項一鍵完成；立即用 IPYNB 2.0 線上轉換工具提升效率，把繁複流程變成簡單一步，讓你的 Jupyter 工作流程更順、更快、更可靠。
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將 IPYNB 轉換 為 WORD關於 IPYNB 檔案轉換的常見問題
以下整理了用家在進行 IPYNB 檔案轉換時最常見的疑問與解答，涵蓋支援格式、步驟、安全性及常見錯誤，協助你快速了解流程並順利完成轉換。
什麼是 .ipynb 檔案？它有咩用途？
.ipynb 檔案係 Jupyter Notebook 用嘅檔案格式，全名係「Interactive Python Notebook」。呢個檔案其實係一個 JSON 結構，入面包含好多「cells」（細段落），可以混合 Python 程式碼、計算結果、圖表、同 說明文字（Markdown）。因為可以即時運行程式，同時保存輸出結果同解說，.ipynb 好適合用嚟做教學、實驗同分享數據分析流程。你可以用 Jupyter Notebook、JupyterLab 或 Google Colab 打開同編輯。
.ipynb 最常見嘅用途包括 數據科學（數據清洗、可視化、統計分析）、機器學習（模型訓練、評估、實驗記錄）、同 教學示範（一步步教學、互動教材）。佢嘅優點係可以將 程式碼+結果+解說 一齊保存，方便你重現分析、同同事或學生分享，而且易於版本管理。配合 pandas、NumPy、Matplotlib、scikit-learn 等套件，你可以快速試驗同呈現成果。
如果你唔需要互動運行，又或者要喺其他平台展示，.ipynb 都可以 轉換成 HTML、PDF、Markdown、.py 等格式，方便發佈或備份。要注意嘅係，.ipynb 本身唔係可執行程式檔，而係記錄你嘅工作流程；要運行入面嘅程式，仍然要有相應嘅 Python 環境同套件。總結：.ipynb 係一種為資料分析同教學而設嘅互動筆記本檔案，易讀、易分享、易重現，非常適合需要展示步驟同結果嘅工作。
IPYNB 檔案可以用咩程式打開？
IPYNB 檔案主要係Jupyter Notebook用嚟儲存程式碼、文字解說、圖表同數據結果嘅檔案，你可以用幾種程式打開：最直接係喺JupyterLab / Jupyter Notebook（透過安裝 Anaconda 或 pip install jupyter）喺瀏覽器打開；想更方便，可以用Google Colab（免費、免安裝，直接上載或由雲端開），亦可以喺Microsoft Visual Studio Code安裝官方「Jupyter」擴充功能後直接開啟同執行；如果你用GitHub，只要將 IPYNB 上傳，GitHub 就會在線預覽內容；另有Kaggle Notebooks同Deepnote等雲端平台，適合做資料科學協作；只想睇內容而唔需要跑代碼，可以用nbviewer線上瀏覽；想轉成其他格式（如 HTML、PDF、Python .py），可用nbconvert或在線IPYNB 轉檔工具；如果遇到開唔到嘅情況，請確認安裝咗相應嘅Python 環境同所需套件，或先將檔案上傳到 Colab/nbviewer快速檢查，以上方法基本上就可以輕鬆打開同閱讀 IPYNB 檔案。
IPYNB 檔案入面包含啲乜嘢內容？
IPYNB 檔案其實係 Jupyter Notebook 的筆記本格式，入面用 JSON 結構去儲存多種內容：包括可以直接執行嘅 Python 或其他語言程式碼、顯示結果嘅 輸出（例如圖表、表格、文字）、方便教學同解說嘅 Markdown 文本（可加標題、連結、圖片同數學公式）、每個 Cell（細格） 的類型、執行次序同狀態、以及整個筆記本嘅 中介核心（Kernel）資訊、環境設定、依賴版本、顯示格式、輸出快取 同 中斷點/錯誤訊息 等等；簡單講，一個 IPYNB 就係集合咗 可運行嘅代碼、圖文說明 同 結果輸出 喺同一檔案，方便你做 數據分析、機器學習實驗、可重現報告 同 教學示例，亦可以喺雲端平台或本機用 Jupyter 開啟、編輯同分享。
唔安裝 Jupyter 都可以開啟 IPYNB 檔案嗎？
可以，唔使安裝 Jupyter 都可以開啟同閱讀 IPYNB 檔案；你可以用 線上檢視器（例如 GitHub、nbviewer）直接上載或貼上連結，即可瀏覽筆記本內容；亦可用 雲端平台（例如 Google Colab、Kaggle）開啟、執行同分享，而且免安裝、免設定；如果只係想睇而唔需要跑代碼，可以先用工具將 IPYNB 轉成 HTML、PDF 或 Markdown 再打開；本地端方面，你亦可用 VS Code 加上 Python 插件 或者輕量化的 開源檢視器 直接預覽；留意有啲方法只支援閱讀，未必可以完整執行程式碼或者顯示互動元件，如需完整體驗先考慮用 Colab 或安裝 Jupyter；總結：視乎你需要睇、改、定係跑代碼，揀用 線上平台、轉檔 或 編輯器插件 就可以輕鬆開啟 IPYNB。
為什麼我的 IPYNB 檔案下載後會變成資料夾或多個檔案？
當你下載或轉換 IPYNB（Jupyter Notebook）檔案後發現變成資料夾或多個檔案，其實多數是因為這類筆記本內含有多種資源與結構，為了讓它能在不同平台正常運作，系統會把內容拆分整理；例如：筆記本中的圖片、輸出結果、資料檔、依賴套件或執行環境設定，可能會被分開存放，所以你會看到一個資料夾內含多個檔案以保持完整；此外，一些轉換流程（如從 IPYNB 轉 HTML、Markdown、PDF 或壓縮檔）會把內嵌的媒體檔抽出、把程式碼與樣式分離，或建立資產（assets）資料夾，確保外觀和功能一致；如果你使用瀏覽器或某些雲端服務下載，系統也可能自動將內容打包為ZIP或解壓成資料夾，避免單一檔案過大或遺失資源；要保持單一檔案，你可：1) 直接保存原始.ipynb（不要轉換），2) 轉換時勾選內嵌資源（inline resources）或選擇單檔輸出的格式（如嵌入式 HTML），3) 若獲得的是資料夾，請完整保留該資料夾後再開啟主檔（如 index.html 或主筆記本），4) 需要分享時，先將資料夾壓縮成 ZIP再傳送；簡單說，這是為了確保內容完整性與相容性，不是檔案壞掉，按上述方法即可正常瀏覽與分享。
從網上下載的 IPYNB 檔案打開是否安全？
一般而言，從網上下載的 IPYNB（Jupyter Notebook）檔案未必完全安全，因為它可以包含可執行的 Python 程式碼，開啟並執行後可能會讀寫你的檔案、連接網絡、安裝套件甚至執行惡意指令。即使檔案看起來只是筆記和圖表，內文或隱藏的儲存格仍可能帶有危險動作。因此，建議只從可信來源下載，先用文字編輯器或在 Jupyter 裏把所有儲存格內容檢視清楚，留意可疑的 import、os/system、subprocess、requests、eval、exec 等語句，並確認沒有自動執行的啟動程式碼。你亦可先在離線環境或虛擬環境（如 venv、Conda、Docker）打開，避免影響主系統與私人檔案。
為了更安全地打開 IPYNB，建議先用「信任」管理與只讀模式：在 Jupyter 中不要對未知筆記本按「Trust」，並先選擇不執行任何儲存格；如需查看內容，可把檔案轉成 HTML 或 PDF 作純瀏覽，或在雲端沙盒（如 Codespaces、Colab 的隔離環境）開啟並限制權限。打開前先掃毒、檢查檔案雜湊（如有提供），並定期備份重要資料。總結：IPYNB 本身不是病毒，但可載入並執行代碼，安全與否取決於來源與你的操作方式；謹慎檢查、隔離執行、最小權限是保障安全的關鍵。
如何在 IPYNB 檔案內執行儲存格？
要在 IPYNB 檔案內執行儲存格，你可以用 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 開啟檔案，然後點選想執行的儲存格，按鍵盤的 Shift + Enter 就會執行該儲存格並自動跳到下一個；如果想逐個執行可以一直重複這個快捷鍵。也可以用上方工具列的 Run 按鈕來執行目前或全部儲存格，例如選擇 Run All 會由上至下執行所有內容。首次開啟時，記得先啟動或選擇正確的 Kernel（例如 Python 版本），若出現缺少套件的錯誤提示，請先用 pip/conda 安裝所需套件再執行。若你在瀏覽器中使用我們的線上環境，步驟相同，只需確保網絡穩定並已載入完整頁面。
如果你使用 VS Code 來執行 IPYNB，請先安裝官方 Python 擴充功能，開啟檔案後在每個儲存格右上角點 Run 或按 Shift + Enter 即可；上方也有 Run All 來一次執行所有儲存格。遇到長時間運算或需要重新計算時，可以使用 Restart Kernel 清空記憶體再重跑，避免舊變數影響結果。為提升執行效率，盡量把 安裝套件/下載資料 這類一次性的步驟放在前面獨立儲存格，運算或繪圖放在後面，並保持代碼簡潔；若要分享結果，可先 Run All 再儲存，讓輸出與圖表一併保留，確保他人打開即可看到完整結果。
為什麼 IPYNB 檔案會變得很大或變慢？
IPYNB 檔案會變得很大或變慢，通常是因為在記事本中存了太多輸出或資料，例如把整個大型 DataFrame、高解像度 圖片/圖表、或多媒體結果直接嵌入，令 JSON 結構膨脹；另外，頻密執行後留下大量 執行輸出、隱藏的 中間變量、還有以 Base64 形式儲存的影像/模型權重，都會拖慢開啟與儲存；同時，安裝太多 依賴套件、在同一個 notebook 內載入龐大 資料集 或把圖像以 inline 顯示，亦會增加檔案大小及記憶體負擔；甚至自動儲存的 檢查點、過多的 metadata（如 widget 狀態、版本資訊、執行歷史）也會令檔案臃腫。要改善，可在儲存前使用「清除所有輸出」只保留必要結果、把圖片圖表改為 外部連結 或壓縮後再嵌入、以 .csv/.parquet 存資料並用程式動態載入、關閉不需要的 widget 與 metadata、定期把實驗分拆成多個較小的 notebook、以及用 nbstripout 或轉成 .py（Jupytext）來減少冗餘，如此可大幅縮小體積並提升開啟與執行速度。
我可以直接在瀏覽器中查看 IPYNB 檔案嗎？
可以，但要視乎你用的工具和設定；一般瀏覽器不能直接打開 IPYNB（Jupyter Notebook）檔案，不過你可以透過幾個簡單方法在瀏覽器中查看：1) 使用 Jupyter Notebook / JupyterLab：在電腦安裝 Anaconda 或 pip 安裝 jupyter，啟動後用瀏覽器打開並載入 IPYNB；2) 用 nbviewer（官方線上預覽服務）：把檔案上傳至 GitHub、Gist 或可公開連結，將連結貼到 nbviewer 即可閱讀，無需安裝軟件；3) 使用我們的線上轉換/預覽工具：直接上傳 IPYNB，一鍵轉成 HTML、PDF 或 Markdown，在瀏覽器即時瀏覽和分享；4) 安裝 VS Code 並加入 Jupyter 擴充功能，就可在瀏覽器風格介面中閱讀和執行；如只想快速查看內容（不需執行程式碼），建議用 nbviewer 或我們的線上轉換，既安全方便，又免安裝，同時保留排版、程式碼和輸出結果。
IPYNB 與 Python 有咩關係？
IPYNB 同 Python 嘅關係非常密切。IPYNB 係「Jupyter Notebook」嘅檔案格式，用 JSON 儲存內容，入面可以擺 Python 程式碼、輸出結果、文字解說、圖片同圖表。用家喺 Notebook 入面一格一格（Cell）咁運行 Python，方便測試同記錄步驟，所以喺數據分析、機器學習、教學同快速原型特別受歡迎。簡單講，IPYNB 係用嚟運行同展示 Python 工作流程嘅互動式檔案。
雖然 IPYNB 可以支援多種語言，但 Python 係最主流，因為佢有大量科學計算同數據處理嘅套件，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow 等。你可以即時喺 Notebook 入面跑程式、畫圖、加註釋，甚至保存每次執行嘅結果，方便分享同重現分析過程。對於團隊協作或者教學示例，IPYNB 可以清楚展示每一步點做，唔洗額外寫報告。
如果你只係想純粹寫程式或部署到產品，可能會用 .py 檔；但當你需要示範流程、互動測試或展示結果，IPYNB 就特別合適。好多平台（例如 Jupyter、VS Code、Google Colab）都可以直接打開同編輯 IPYNB；你亦可以將 IPYNB 轉成 .py、HTML 或 PDF 方便分享。總結：IPYNB 係承載同展示 Python 工作流程嘅容器，而 Python 係入面運行嘅核心語言，兩者係互補關係。