Jupyter er et populært open source-projekt, der giver brugerne mulighed for at oprette og dele dokumenter, der indeholder live-kode, ligninger, visualiseringer og fortællende tekst.

Det bruges af dataloger, forskere og udviklere til at udføre dataanalyse, maskinlæring, videnskabelige simuleringer og andre opgaver.

Jupyter har to grænseflader: JupyterLab (den improviserede) og Jupyter Notebook (den klassiske). JupyterLab er et avanceret webbaseret miljø, der er bedre til at håndtere data, koder osv., mens Jupyter Notebook er en enklere grænseflade med færre funktioner.

I denne artikel vil vi finde ud af forskellene mellem disse to værktøjer og se, hvornår det ene er mere hensigtsmæssigt end det andet.

Hvad skal du vide om JupyterLab?

JupyterLab (den næste generation af notebook-interface) er et webbaseret interaktivt udviklingsmiljø (IDE), der giver en fleksibel og kraftfuld platform til at arbejde med notebooks, kode og data .

Det giver brugerne mulighed for at organisere deres arbejde i flere paneler, faner og vinduer og tilpasse deres miljø ved hjælp af udvidelser og plugins.

De vigtigste funktioner i JupyterLab omfatter:

1. Multiple Document Interface (MDI): JupyterLab giver brugerne mulighed for at arbejde med flere notesbøger, konsoller, tekstredigeringsprogrammer og andre komponenter i en enkelt integreret grænseflade. Det gør det lettere at skifte mellem forskellige filer og opgaver og at trække og slippe komponenter på tværs af paneler.
2. Navigation i koden: JupyterLab indeholder avancerede kodenavigationsværktøjer såsom en filbrowser, en kommandopalette, en kodeinspektør og en debugger. Disse værktøjer giver brugerne mulighed for hurtigt at finde og navigere til forskellige dele af deres kode, udføre kommandoer og fejlfinding.
3. Redigering af rig tekst: JupyterLab understøtter tekstredigering med Markdown, HTML og LaTeX. Brugere kan oprette og redigere tekstceller, overskrifter, lister, tabeller og ligninger ved hjælp af en række formateringsmuligheder.
4. Visualisering: JupyterLab understøtter en lang række datavisualiseringsværktøjer som Matplotlib, Bokeh, Plotly og Vega. Brugere kan oprette og vise interaktive plot, diagrammer og grafer i deres notesbøger.
5. Udvidelsessystem: JupyterLab har en modulær arkitektur, der gør det muligt for brugerne at udvide og tilpasse deres miljø ved hjælp af udvidelser og plugins. Der findes mange udvidelser til JupyterLab, som er udviklet af fællesskabet, og som giver ekstra funktionalitet såsom git-integration, kodestumper og temaer.

Hvad skal du vide om Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (en klassisk notebook-grænseflade) er et webbaseret interaktivt miljø, hvor brugerne er åbne for at udføre alle enkle funktioner. Det er den klassiske notebook-grænseflade, der har været brugt af tusindvis af brugere i mange år.

De vigtigste funktioner i Jupyter Notebook omfatter:

1. Grænseflade til bærbar computer: Jupyter Notebook er en notebook-grænseflade, der giver brugerne mulighed for at oprette og redigere notebooks bestående af celler. Hver celle kan indeholde kode, tekst eller markdown.
2. Interaktiv databehandling : Jupyter Notebook giver brugerne mulighed for at køre kode interaktivt og se resultaterne med det samme. Brugerne kan bruge forskellige programmeringssprog såsom Python, R, Julia og Scala.
3. Visualisering: Jupyter Notebook understøtter en række datavisualiseringsværktøjer som Matplotlib, Bokeh og Plotly. Brugere kan oprette og vise interaktive plot, diagrammer og grafer i deres notesbøger.
4. Deling og samarbejde: Jupyter Notebook giver brugerne mulighed for at dele deres notesbøger med andre og samarbejde om dem. Brugerne kan eksportere deres notesbøger i forskellige formater såsom HTML, PDF og Markdown.
5. Udvidelser: Jupyter Notebook har et rigt økosystem af udvidelser, der giver brugerne mulighed for at udvide og tilpasse deres miljø. Der findes mange udvidelser til Jupyter Notebook, som er udviklet af fællesskabet, og som giver ekstra funktioner som stavekontrol, kodefoldning og kodemarkering.

Anvendelsesmuligheder for JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Nu hvor vi har set forskellene mellem JupyterLab og Jupyter Notebook, skal vi se, hvornår det ene er mere hensigtsmæssigt end det andet.

Anvendelsesmuligheder for JupyterLab:

Datalogiske projekter

JupyterLab er mere velegnet til komplekse datalogiprojekter, der kræver avanceret kodestyring, visualisering og tilpasning.

Det giver brugerne mulighed for at arbejde med flere notesbøger, tekstredigeringsprogrammer og konsoller i en enkelt grænseflade, hvilket gør det lettere at organisere og administrere deres arbejde.

JupyterLabs udvidelsessystem giver også brugerne mulighed for at tilpasse deres miljø med yderligere funktioner såsom git-integration, kodestumper og temaer.

Maskinlæring

JupyterLab er et godt valg til maskinlæringsprojekter, der kræver avancerede visualiserings- og analyseværktøjer.

Den understøtter en lang række biblioteker til datavisualisering, såsom Matplotlib, Bokeh, Plotly og Vega, som kan bruges til at oprette og vise interaktive plot, diagrammer og grafer i notesbøger.

JupyterLabs kommandopalette og kodeinspektør giver også avanceret kodenavigation og debuggingfunktioner, som er nyttige i arbejdsgange for maskinlæring.

Samarbejdsprojekter

JupyterLab er et godt valg til samarbejdsprojekter, der kræver deling og versionskontrol. JupyterLab understøtter git-integration, hvilket giver brugerne mulighed for at administrere deres kode og notesbøger ved hjælp af versionskontrolsystemer som Git eller GitHub.

JupyterLabs serverarkitektur med flere brugere giver også brugerne mulighed for at dele notesbøger med andre og samarbejde om dem i realtid.

Anvendelsesområder for Jupyter Notebook

Enkel dataanalyse

Jupyter Notebook er mere velegnet til enkle dataanalyseopgaver, der ikke kræver avanceret kodenavigation eller visualisering. Det er en simpel notebook-grænseflade, der giver brugerne mulighed for at oprette og redigere notebooks bestående af celler, der indeholder kode, tekst eller markdown.

Læring

Jupyter Notebook er et godt valg til tidlig læring og uddannelsesformål som f.eks. undervisning i programmeringssprog eller dataanalyse.

Det er en enkel og intuitiv grænseflade, der giver eleverne mulighed for at skrive og køre kode interaktivt og se resultaterne med det samme.

Jupyter Notebook understøtter forskellige programmeringssprog som Python, R, Julia og Scala og er derfor også et alsidigt værktøj til undervisning i forskellige programmeringsparadigmer.

Prototypefremstilling

Jupyter Notebook er et godt valg til prototyper og eksperimenter. Det giver brugerne mulighed for hurtigt at oprette og teste kodestumper, udforske datasæt og visualisere resultater på en enkel og interaktiv måde.

Jupyter Notebook understøtter forskellige programmeringssprog og giver brugerne mulighed for at vælge det sprog, der passer bedst til deres behov for prototyper og eksperimenter.

FAQ (ofte stillede spørgsmål)

Hvad er den største forskel mellem JupyterLab og Jupyter Notebook?

JupyterLab er en næste generations notebook-grænseflade, der giver en mere fleksibel og kraftfuld platform til at arbejde med Jupyter-notebooks, kode og data, mens Jupyter Notebook er en klassisk notebook-grænseflade, der er enklere og mere ligetil.

Hvilket værktøj er bedst til datalogiprojekter: JupyterLab eller Jupyter Notebook?

JupyterLab er bedre egnet til komplekse datalogiprojekter, der kræver avanceret kodemanøvrering, visualisering og tilpasning, mens Jupyter Notebook er mere egnet til enkle dataanalyseopgaver.

Kan jeg bruge JupyterLab og Jupyter Notebook til det samme projekt?

Ja, du kan bruge både JupyterLab og Jupyter Notebook til det samme projekt.

Afhængigt af de specifikke krav til dit projekt kan du vælge det værktøj, der passer bedst til dine behov for hver enkelt opgave eller arbejdsgang.

Konklusion

JupyterLab og Jupyter Notebook er to populære værktøjer til at oprette og dele interaktive notesbøger med levende kode, ligninger, visualiseringer og fortællende tekst.

JupyterLab er en næste generation af notebook-interface, der giver en fleksibel og kraftfuld platform til at arbejde med Jupyter-notebooks, kode og data.

Den er mere velegnet til komplekse datalogiprojekter, visualisering og tilpasning. Jupyter Notebook er en klassisk notebook-grænseflade, der er mere velegnet til simpel dataanalyse, uddannelse og prototyping.

Den har en enkel og intuitiv grænseflade, der gør det muligt for brugerne at skrive og køre kode interaktivt og se resultaterne med det samme.

Jupyter Notebook's understøttelse af forskellige programmeringssprog og datavisualiseringsbiblioteker gør det også til et alsidigt værktøj til forskellige brugssituationer.

Afhængigt af de specifikke krav til dit projekt kan du vælge mellem JupyterLab og Jupyter Notebook for at optimere din arbejdsgang og produktivitet.

Andre artikler: