Jupyter ist ein beliebtes Open-Source-Projekt, mit dem Benutzer Dokumente erstellen und weitergeben können, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erzählenden Text enthalten.

Es wird von Datenwissenschaftlern, Forschern und Entwicklern verwendet, um Datenanalysen, maschinelles Lernen, wissenschaftliche Simulationen und andere Aufgaben durchzuführen.

Jupyter verfügt über zwei Schnittstellen: JupyterLab (die improvisierte) und Jupyter Notebook (die klassische). JupyterLab ist eine fortschrittliche webbasierte Umgebung, die sich besser für die Bearbeitung von Daten, Codes usw. eignet, während Jupyter Notebook eine einfachere Schnittstelle mit weniger Funktionen ist.

In diesem Artikel werden wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Instrumenten herausfinden und feststellen, wann das eine besser geeignet ist als das andere.

Was muss man über JupyterLab wissen?

JupyterLab (die Notebook-Schnittstelle der nächsten Generation) ist eine webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung (IDE), die eine flexible und leistungsstarke Plattform für die Arbeit mit Notebooks, Code und Daten bietet .

Es ermöglicht den Benutzern, ihre Arbeit in mehreren Bedienfeldern, Registerkarten und Fenstern zu organisieren und ihre Umgebung mit Erweiterungen und Plugins anzupassen.

Zu den wichtigsten Funktionen von JupyterLab gehören:

1. Multiple Document Interface (MDI): JupyterLab ermöglicht es den Benutzern, mit mehreren Notizbüchern, Konsolen, Texteditoren und anderen Komponenten in einer einzigen integrierten Oberfläche zu arbeiten. Dies erleichtert das Wechseln zwischen verschiedenen Dateien und Aufgaben sowie das Ziehen und Ablegen von Komponenten in verschiedenen Bereichen.
2. Code-Navigation: JupyterLab bietet fortschrittliche Code-Navigationswerkzeuge wie einen Dateibrowser, eine Befehlspalette, einen Code-Inspektor und einen Debugger. Mit diesen Werkzeugen können Benutzer schnell verschiedene Teile ihres Codes finden und zu ihnen navigieren, Befehle ausführen und Fehler beheben.
3. Rich-Text-Bearbeitung: JupyterLab unterstützt die Bearbeitung von Rich-Text mit Markdown, HTML und LaTeX. Benutzer können Textzellen, Überschriften, Listen, Tabellen und Gleichungen mit einer Vielzahl von Formatierungsoptionen erstellen und bearbeiten.
4. Visualisierung: JupyterLab unterstützt eine breite Palette von Datenvisualisierungstools wie Matplotlib, Bokeh, Plotly und Vega, mit denen Benutzer interaktive Diagramme, Tabellen und Grafiken in ihren Notizbüchern erstellen und anzeigen können.
5. Erweiterungssystem: JupyterLab verfügt über eine modulare Architektur, die es den Benutzern ermöglicht, ihre Umgebung mithilfe von Erweiterungen und Plugins zu erweitern und anzupassen. Für JupyterLab sind zahlreiche von der Community entwickelte Erweiterungen verfügbar, die zusätzliche Funktionen wie Git-Integration, Code-Snippets und Themen bieten.

Was muss man über Jupyter Notebook wissen?

Jupyter Notebook (eine klassische Notebook-Oberfläche) ist eine webbasierte interaktive Umgebung, in der die Benutzer alle einfachen Funktionen ausführen können. Es ist die klassische Notebook-Oberfläche, die seit vielen Jahren von Tausenden von Benutzern verwendet wird.

Zu den wichtigsten Funktionen des Jupyter-Notebooks gehören:

1. Notebook-Schnittstelle: Jupyter Notebook bietet eine Notizbuch-Schnittstelle, mit der Benutzer Notizbücher erstellen und bearbeiten können, die aus Zellen bestehen. Jede Zelle kann Code, Text oder Markdown enthalten.
2. Interaktive Datenverarbeitung Jupyter Notebook: Mit Jupyter Notebook können Benutzer interaktiv Code ausführen und die Ergebnisse sofort sehen. Benutzer können verschiedene Programmiersprachen wie Python, R, Julia und Scala verwenden.
3. Visualisierung: Jupyter Notebook unterstützt eine Vielzahl von Datenvisualisierungstools wie Matplotlib, Bokeh und Plotly, mit denen Benutzer interaktive Diagramme, Tabellen und Grafiken in ihren Notizbüchern erstellen und anzeigen können.
4. Gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit: Mit Jupyter Notebook können Benutzer ihre Notizbücher mit anderen teilen und gemeinsam daran arbeiten. Benutzer können ihre Notizbücher in verschiedenen Formaten wie HTML, PDF und Markdown exportieren.
5. Erweiterungen: Jupyter Notebook verfügt über ein reichhaltiges Ökosystem von Erweiterungen, mit denen Benutzer ihre Umgebung erweitern und anpassen können. Es gibt viele von der Community entwickelte Erweiterungen für Jupyter Notebook, die zusätzliche Funktionen wie Rechtschreibprüfung, Codefaltung und Codehervorhebung bieten.

Anwendungsfälle für JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Nachdem wir nun die Unterschiede zwischen JupyterLab und Jupyter Notebook kennengelernt haben, wollen wir sehen, wann das eine besser geeignet ist als das andere.

Anwendungsfälle für JupyterLab:

Datenwissenschaftliche Projekte

JupyterLab eignet sich besser für komplexe Data-Science-Projekte, die eine erweiterte Code-Navigation, Visualisierung und Anpassung erfordern.

Sie ermöglicht es den Benutzern, mit mehreren Notizbüchern, Texteditoren und Konsolen in einer einzigen Oberfläche zu arbeiten, was die Organisation und Verwaltung ihrer Arbeit erleichtert.

Das Erweiterungssystem von JupyterLab ermöglicht es den Benutzern außerdem, ihre Umgebung mit zusätzlichen Funktionen wie Git-Integration, Code-Snippets und Themen anzupassen.

Maschinelles Lernen

JupyterLab ist eine gute Wahl für Projekte zum maschinellen Lernen, die fortschrittliche Visualisierungs- und Analysetools erfordern.

Es unterstützt eine breite Palette von Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib, Bokeh, Plotly und Vega, mit denen interaktive Diagramme, Tabellen und Grafiken in Notebooks erstellt und angezeigt werden können.

Die Befehlspalette und der Code-Inspektor von JupyterLab bieten außerdem erweiterte Code-Navigation und Debugging-Funktionen, die in Workflows für maschinelles Lernen nützlich sind.

Gemeinsame Projekte

JupyterLab ist eine gute Wahl für kollaborative Projekte, die eine gemeinsame Nutzung und Versionskontrolle erfordern. Es unterstützt die Git-Integration, die es den Benutzern ermöglicht, ihren Code und ihre Notizbücher mit Versionskontrollsystemen wie Git oder GitHub zu verwalten.

Die Multi-User-Server-Architektur von JupyterLab ermöglicht es den Benutzern auch, Notebooks mit anderen zu teilen und in Echtzeit zusammenzuarbeiten.

Anwendungsfälle für Jupyter Notebook

Einfache Datenanalyse

Jupyter Notebook eignet sich eher für einfache Datenanalyseaufgaben, die keine fortgeschrittene Code-Navigation oder Visualisierung erfordern. Es ist eine einfache Notebook-Oberfläche, mit der Benutzer Notizbücher erstellen und bearbeiten können, die aus Zellen mit Code, Text oder Markdown bestehen.

Lernen

Jupyter Notebook ist eine gute Wahl für das frühe Lernen und für Bildungszwecke wie das Unterrichten von Programmiersprachen oder die Datenanalyse.

Es ist eine einfache und intuitive Schnittstelle, die es den Schülern ermöglicht, interaktiv Code zu schreiben und auszuführen und die Ergebnisse sofort zu sehen.

Die Unterstützung von Jupyter Notebook für verschiedene Programmiersprachen wie Python, R, Julia und Scala macht es außerdem zu einem vielseitigen Werkzeug für den Unterricht verschiedener Programmierparadigmen.

Prototyping

Jupyter Notebook ist eine gute Wahl für das Prototyping und Experimentieren, denn es ermöglicht das schnelle Erstellen und Testen von Codeschnipseln, die Untersuchung von Datensätzen und die Visualisierung von Ergebnissen auf einfache und interaktive Weise.

Die Unterstützung von Jupyter Notebook für verschiedene Programmiersprachen ermöglicht es den Nutzern, die Sprache zu wählen, die am besten für ihre Bedürfnisse beim Prototyping und Experimentieren geeignet ist.

FAQs (häufig gestellte Fragen)

Was ist der Hauptunterschied zwischen JupyterLab und Jupyter Notebook?

JupyterLab ist eine Notebook-Schnittstelle der nächsten Generation, die eine flexiblere und leistungsfähigere Plattform für die Arbeit mit Jupyter-Notizbüchern, Code und Daten bietet, während Jupyter Notebook eine klassische Notebook-Schnittstelle ist, die einfacher und unkomplizierter ist.

Welches Tool ist besser für datenwissenschaftliche Projekte: JupyterLab oder Jupyter Notebook?

JupyterLab eignet sich besser für komplexe Data-Science-Projekte, die eine erweiterte Code-Navigation, Visualisierung und Anpassung erfordern, während Jupyter Notebook eher für einfache Datenanalyseaufgaben geeignet ist.

Kann ich JupyterLab und Jupyter Notebook für dasselbe Projekt verwenden?

Ja, Sie können sowohl JupyterLab als auch Jupyter Notebook für dasselbe Projekt verwenden.

Je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts können Sie für jede Aufgabe oder jeden Arbeitsablauf das Werkzeug wählen, das Ihren Bedürfnissen am besten entspricht.

Schlussfolgerung

JupyterLab und Jupyter Notebook sind zwei beliebte Tools zum Erstellen und Teilen von interaktiven Notizbüchern, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erzählenden Text enthalten.

JupyterLab ist eine Notebook-Schnittstelle der nächsten Generation, die eine flexible und leistungsstarke Plattform für die Arbeit mit Jupyter-Notebooks, Code und Daten bietet.

Jupyter Notebook ist eine klassische Notebook-Oberfläche, die sich eher für einfache Datenanalysen, die Ausbildung und das Prototyping eignet.

Es bietet eine einfache und intuitive Schnittstelle, die es den Benutzern ermöglicht, interaktiv Code zu schreiben und auszuführen und die Ergebnisse sofort zu sehen.

Die Unterstützung von Jupyter Notebook für verschiedene Programmiersprachen und Datenvisualisierungsbibliotheken macht es zu einem vielseitigen Werkzeug für unterschiedliche Anwendungsfälle.

Je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts können Sie zwischen JupyterLab und Jupyter Notebook wählen, um Ihren Workflow und Ihre Produktivität zu optimieren.

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