Jupyter is een populair open-source project waarmee gebruikers documenten kunnen maken en delen die live code, vergelijkingen, visualisaties en verhalende tekst bevatten.

Het wordt gebruikt door gegevenswetenschappers, onderzoekers en ontwikkelaars om gegevensanalyse, machinaal leren, wetenschappelijke simulaties en andere taken uit te voeren.

Jupyter heeft twee interfaces: JupyterLab (de geïmproviseerde) en Jupyter Notebook (de klassieke). JupyterLab is een geavanceerde webgebaseerde omgeving die beter is in het verwerken van gegevens, codes en dergelijke, terwijl Jupyter Notebook een eenvoudigere interface is met minder mogelijkheden.

In dit artikel ontdekken we de verschillen tussen deze twee instrumenten en zien we wanneer het ene instrument geschikter is dan het andere.

Wat te weten over JupyterLab?

JupyterLab (de volgende generatie notebookinterface) is een webgebaseerde interactieve ontwikkelingsomgeving (IDE) die een flexibel en krachtig platform biedt voor het werken met notebooks, code en gegevens. .

Gebruikers kunnen hun werk organiseren in meerdere panelen, tabbladen en vensters, en hun omgeving aanpassen met behulp van extensies en plugins.

De belangrijkste kenmerken van JupyterLab zijn:

1. Multiple Document Interface (MDI): Met JupyterLab kunnen gebruikers werken met meerdere notebooks, consoles, tekstverwerkers en andere componenten in een enkele geïntegreerde interface. Dit maakt het gemakkelijker om te schakelen tussen verschillende bestanden en taken en om componenten over panelen te slepen.
2. Code Navigatie: JupyterLab biedt geavanceerde hulpmiddelen voor codenavigatie, zoals een bestandsbrowser, een opdrachtpalet, een code-inspecteur en een debugger. Met deze hulpmiddelen kunnen gebruikers snel verschillende delen van hun code vinden en daarheen navigeren, opdrachten uitvoeren en fouten debuggen.
3. Rich Text Editing: JupyterLab ondersteunt rijke tekstbewerking met Markdown, HTML en LaTeX. Gebruikers kunnen tekstcellen, kopteksten, lijsten, tabellen en vergelijkingen maken en bewerken met verschillende opmaakopties.
4. Visualisatie: JupyterLab ondersteunt een breed scala aan tools voor datavisualisatie, zoals Matplotlib, Bokeh, Plotly en Vega. Gebruikers kunnen interactieve plots, grafieken en diagrammen maken en weergeven in hun notebooks.
5. Uitbreidingsysteem: JupyterLab heeft een modulaire architectuur waarmee gebruikers hun omgeving kunnen uitbreiden en aanpassen met behulp van extensies en plugins. Er zijn veel community-gebouwde extensies beschikbaar voor JupyterLab die extra functionaliteit bieden, zoals git-integratie, code snippets en thema's.

Wat te weten over Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (een klassieke notebookinterface) is een webgebaseerde interactieve omgeving waarin gebruikers alle eenvoudige functies kunnen uitvoeren. Het is de klassieke notebookinterface die al vele jaren door duizenden gebruikers wordt gebruikt.

De belangrijkste kenmerken van het Jupyter Notebook zijn:

1. Notebookinterface: Jupyter Notebook biedt een notebook-interface waarmee gebruikers notebooks kunnen maken en bewerken die bestaan uit cellen. Elke cel kan code, tekst of markdown bevatten.
2. Interactief computergebruik Met Jupyter Notebook kunnen gebruikers interactief code uitvoeren en onmiddellijk de resultaten zien. Gebruikers kunnen verschillende programmeertalen gebruiken, zoals Python, R, Julia en Scala.
3. Visualisatie: Jupyter Notebook ondersteunt een verscheidenheid aan datavisualisatietools zoals Matplotlib, Bokeh en Plotly. Gebruikers kunnen interactieve plots, grafieken en diagrammen maken en weergeven in hun notebooks.
4. Delen en samenwerken: Met Jupyter Notebook kunnen gebruikers hun notebooks delen met anderen en eraan samenwerken. Gebruikers kunnen hun notebooks exporteren in verschillende formaten zoals HTML, PDF en Markdown.
5. Uitbreidingen: Jupyter Notebook heeft een rijk ecosysteem van extensies waarmee gebruikers hun omgeving kunnen uitbreiden en aanpassen. Er zijn veel community-built extensies beschikbaar voor Jupyter Notebook die extra functionaliteit bieden, zoals spellingcontrole, code folding en code highlighting.

Gebruiksgevallen voor JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Nu we de verschillen tussen JupyterLab en Jupyter Notebook hebben gezien, laten we eens kijken wanneer het ene geschikter is dan het andere.

Use Cases voor JupyterLab:

Gegevenswetenschapsprojecten

JupyterLab is meer geschikt voor complexe data science projecten die geavanceerde code navigatie, visualisatie en maatwerk vereisen.

Hiermee kunnen gebruikers werken met meerdere notitieblokken, tekstverwerkers en consoles in een enkele interface, zodat ze hun werk gemakkelijker kunnen organiseren en beheren.

Met het uitbreidingssysteem van JupyterLab kunnen gebruikers ook hun omgeving aanpassen met extra functies zoals git-integratie, code snippets en thema's.

Machinaal leren

JupyterLab is een goede keuze voor machine learning-projecten die geavanceerde visualisatie- en analysetools vereisen.

Het ondersteunt een breed scala aan datavisualisatiebibliotheken, zoals Matplotlib, Bokeh, Plotly en Vega, die kunnen worden gebruikt om interactieve plots, grafieken en diagrammen te maken en weer te geven in notitieblokken.

JupyterLab's commandopalet en code-inspector bieden ook geavanceerde code-navigatie en debugging mogelijkheden die nuttig zijn in machine learning workflows.

Samenwerkingsprojecten

JupyterLab is een goede keuze voor samenwerkingsprojecten waarbij delen en versiebeheer nodig is. Het ondersteunt git-integratie, waardoor gebruikers hun code en notebooks kunnen beheren met behulp van versiebeheersystemen als Git of GitHub.

De multi-user serverarchitectuur van JupyterLab stelt gebruikers ook in staat om notebooks met anderen te delen en er in realtime aan samen te werken.

Gebruiksgevallen voor Jupyter Notebook

Eenvoudige gegevensanalyse

Jupyter Notebook is meer geschikt voor eenvoudige gegevensanalysetaken die geen geavanceerde codenavigatie of visualisatie vereisen. Het is een eenvoudige notebookinterface waarmee gebruikers notebooks kunnen maken en bewerken die bestaan uit cellen met code, tekst of markdown.

Leren

Jupyter Notebook is een goede keuze voor vroege leer- en onderwijsdoeleinden, zoals het aanleren van programmeertalen of gegevensanalyse.

Het is een eenvoudige en intuïtieve interface waarmee leerlingen interactief code kunnen schrijven en uitvoeren en onmiddellijk de resultaten kunnen zien.

De ondersteuning van Jupyter Notebook voor verschillende programmeertalen zoals Python, R, Julia en Scala maakt het ook een veelzijdig instrument voor het onderwijzen van verschillende programmeerparadigma's.

Prototyping

Jupyter Notebook is een goede keuze voor prototyping en experimenten. Hiermee kunnen gebruikers snel code snippets maken en testen, datasets verkennen en resultaten op een eenvoudige en interactieve manier visualiseren.

Dankzij de ondersteuning van Jupyter Notebook voor verschillende programmeertalen kunnen gebruikers ook de taal kiezen die het beste past bij hun behoeften voor prototyping en experimenten.

FAQ's (veelgestelde vragen)

Wat is het belangrijkste verschil tussen JupyterLab en Jupyter Notebook?

JupyterLab is een volgende generatie notebookinterface die een flexibeler en krachtiger platform biedt voor het werken met Jupyter-notebooks, code en gegevens, terwijl Jupyter Notebook een klassieke notebookinterface is die eenvoudiger en eenvoudiger is.

Welke tool is beter voor data science projecten: JupyterLab of Jupyter Notebook?

JupyterLab is beter geschikt voor complexe data science projecten die geavanceerde code navigatie, visualisatie en maatwerk vereisen, terwijl Jupyter Notebook meer geschikt is voor eenvoudige data analyse taken.

Kan ik JupyterLab en Jupyter Notebook gebruiken voor hetzelfde project?

Ja, u kunt zowel JupyterLab als Jupyter Notebook gebruiken voor hetzelfde project.

Afhankelijk van de specifieke vereisten van uw project, kunt u voor elke taak of workflow het hulpmiddel kiezen dat het beste bij uw behoeften past.

Conclusie

JupyterLab en Jupyter Notebook zijn twee populaire tools voor het maken en delen van interactieve notebooks met live code, vergelijkingen, visualisaties en verhalende tekst.

JupyterLab is een next-generation notebook interface die een flexibel en krachtig platform biedt voor het werken met Jupyter notebooks, code en data.

Het is meer geschikt voor complexe data science projecten, visualisatie en maatwerk. Jupyter Notebook is een klassieke notebook interface die meer geschikt is voor eenvoudige data analyse, onderwijs en prototyping.

Het biedt een eenvoudige en intuïtieve interface waarmee gebruikers interactief code kunnen schrijven en uitvoeren en onmiddellijk de resultaten kunnen zien.

De ondersteuning van Jupyter Notebook voor verschillende programmeertalen en bibliotheken voor gegevensvisualisatie maakt het ook een veelzijdig hulpmiddel voor verschillende gebruikssituaties.

Afhankelijk van de specifieke vereisten van uw project kunt u kiezen tussen JupyterLab en Jupyter Notebook om uw workflow en productiviteit te optimaliseren.

Andere artikelen: