Jupyter estas populara malfermfonta projekto kiu permesas al uzantoj krei kaj dividi dokumentojn enhavantajn vivan kodon, ekvaciojn, bildigojn kaj rakontan tekston.

Ĝi estas uzata de datumsciencistoj, esploristoj kaj programistoj por plenumi datuman analizon, maŝinlernadon, sciencajn simuladojn kaj aliajn taskojn.

Jupyter havas du interfacojn: JupyterLab (la improvizita) kaj Jupyter Notebook (la klasika). JupyterLab estas altnivela ret-bazita medio, kiu pli bone pritraktas datumojn, kodojn kaj ktp, dum Jupyter Notebook estas pli simpla interfaco kun pli malgrandaj funkcioj.

En ĉi tiu artikolo, ni malkovros la diferencojn inter ĉi tiuj du iloj kaj vidos kiam unu estas pli taŭga ol la alia.

Kion Scii Pri JupyterLab?

JupyterLab (la venontgeneracia kajera interfaco) estas interaga interaga evolumedio (IDE) kiu provizas flekseblan kaj potencan platformon por labori kun notlibroj, kodo kaj datumoj .

Ĝi permesas al uzantoj organizi sian laboron en plurajn panelojn, langetojn kaj fenestrojn, kaj personecigi sian medion uzante etendaĵojn kaj kromaĵojn.

La ĉefaj trajtoj de JupyterLab inkluzivas:

1. Multobla Dokumenta Interfaco (MDI): JupyterLab permesas al uzantoj labori kun pluraj kajeroj, konzoloj, tekstredaktiloj kaj aliaj komponantoj en ununura integra interfaco. Ĉi tio faciligas ŝanĝi intermalsamaj dosieroj kaj taskoj kaj treni kaj faligi komponantojn tra paneloj.
2. Kodnavigado: JupyterLab disponigas altnivelajn kodnavigadilojn kiel dosier-retumilon, komandan paletron, kodan inspektiston kaj erarserĉilo. Ĉi tiuj iloj permesas al uzantoj rapide trovi kaj navigi al malsamaj partoj de sia kodo, ekzekuti komandojn kaj sencimigi erarojn.
3. Riĉa Teksto-Redaktado: JupyterLab subtenas riĉan tekstoredaktadon per Markdown, HTML, kaj LaTeX. Uzantoj povas krei kaj redakti tekstoĉelojn, titolojn, listojn, tabelojn kaj ekvaciojn uzante diversajn formatajn opciojn.
4. Vidigo: JupyterLab subtenas ampleksan gamon de datumbildiloj kiel Matplotlib, Bokeh, Plotly, kaj Vega. Uzantoj povas krei kaj montri interagajn intrigojn, diagramojn, kaj grafikaĵojn ene de siaj kajeroj.
5. Etenda Sistemo: JupyterLab havas modulan arkitekturon kiu permesas al uzantoj etendi kaj personecigi sian medion uzante etendaĵojn kaj kromaĵojn. Estas multaj komunumkonstruitaj etendaĵoj disponeblaj por JupyterLab, kiuj provizas pliajn funkciojn kiel git-integriĝon, kodo-fragmentojn kaj temojn.

Kion Scii pri Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (klasika notlibro-interfaco) estas ret-bazita interaga medio kie uzantoj estas malfermitaj por plenumi ĉiujn simplajn funkciojn. Ĝi estas la klasika kajera interfaco, kiu estis uzata de miloj da uzantoj por multajjaroj.

La ĉefaj trajtoj de la Jupyter Notebook inkluzivas:

1. Notebook Interface: Jupyter Notebook disponigas notlibrointerfacon kiu permesas al uzantoj krei kaj redakti kajerojn konsistantajn el ĉeloj. Ĉiu ĉelo povas enhavi kodon, tekston aŭ malaltigon.
2. Interaga Komputado : Jupyter Notebook permesas al uzantoj ruli kodon interage kaj vidi la rezultojn tuj. Uzantoj povas uzi diversajn programlingvojn kiel Python, R, Julia, kaj Scala.
3. Vidigo: Jupyter Notebook subtenas diversajn datumbildilojn kiel Matplotlib, Bokeh kaj Plotly. Uzantoj povas krei kaj montri interagajn intrigojn, diagramojn kaj grafikaĵojn ene de siaj kajeroj.
4. Kondivido kaj Kunlaboro: Jupyter Notebook permesas al uzantoj dividi siajn notlibrojn kun aliaj kaj kunlabori pri ili. Uzantoj povas eksporti siajn notlibrojn en diversaj formatoj kiel HTML, PDF kaj Markdown.
5. Etendaĵoj: Jupyter Notebook havas riĉan ekosistemon de etendaĵoj kiuj permesas al uzantoj etendi kaj personecigi sian medion. Estas multaj komunumkonstruitaj etendaĵoj disponeblaj por Jupyter Notebook, kiuj provizas plian funkciojn kiel literumkontrolo, kodfaldado kaj koda reliefigo.

Uzaj kazoj por JupyterLab kontraŭ Jupyter Notebook

Nun kiam ni vidis la diferencojn inter JupyterLab kaj Jupyter Notebook, ni vidu kiam oni estaspli taŭga ol la alia.

Uzkazoj por JupyterLab:

Datusciencaj Projektoj

JupyterLab estas pli taŭga por kompleksaj datumsciencoprojektoj kiuj postulas altnivelan kodan navigadon, bildigon kaj personigo.

Ĝi permesas al uzantoj labori kun pluraj kajeroj, tekstredaktiloj kaj konzoloj en ununura interfaco, faciligante organizi kaj administri ilian laboron.

La etendaĵsistemo de JupyterLab ankaŭ permesas al uzantoj agordi sian medion kun aldonaj funkcioj kiel git-integriĝo, kodaj fragmentoj kaj temoj.

Maŝina Lernado

JupyterLab estas bona elekto por maŝinlernadaj projektoj, kiuj postulas altnivelajn bildigajn kaj analizajn ilojn.

Ĝi subtenas ampleksan gamon de datumbildigaj bibliotekoj kiel Matplotlib, Bokeh, Plotly kaj Vega, kiuj povas esti uzataj por krei kaj montri interagajn intrigojn, diagramojn kaj grafikaĵojn en kajeroj.

La komandpaletro kaj kodo-inspektisto de JupyterLab ankaŭ disponigas altnivelajn kodnavigadon kaj sencimigajn kapablojn kiuj estas utilaj en maŝinlernado de laborfluoj.

Kunlaboraj Projektoj

JupyterLab estas bona elekto por kunlaboraj projektoj kiuj postulas kundividon kaj versiokontrolon. Ĝi subtenas git-integriĝon, kiu permesas al uzantoj administri sian kodon kaj notlibrojn per versio-kontrolsistemoj kiel Git aŭ GitHub.

Ankaŭ la pluruza servila arkitekturo de JupyterLab permesasuzantoj por dividi kajerojn kun aliaj kaj kunlabori pri ili en reala tempo.

Uzokazoj por Jupyter Notebook

Simpla Datuma Analizo

Jupyter Notebook estas pli taŭga por simplaj datennalizaj taskoj, kiuj ne postulas altnivelan kodan navigadon aŭ bildigon. Ĝi estas simpla kajero-interfaco, kiu permesas al uzantoj krei kaj redakti kajerojn konsistantajn el ĉeloj enhavantaj kodon, tekston aŭ markumon.

Lernado

Jupiter. Kajero estas bona elekto por frua lernado kaj edukaj celoj kiel instruado de programlingvoj aŭ analizo de datumoj.

Ĝi estas simpla kaj intuicia interfaco, kiu permesas al studentoj skribi kaj ruli kodon interage kaj vidi la rezultojn tuj.

La subteno de Jupyter Notebook por diversaj programlingvoj kiel Python, R, Julia kaj Scala ankaŭ igas ĝin multflanka ilo por instrui malsamajn programajn paradigmojn.

Prototipado

Jupyter Notebook. estas bona elekto por prototipado kaj eksperimentado. Ĝi permesas al uzantoj rapide krei kaj testi kodajn fragmentojn, esplori datumarojn kaj bildigi rezultojn en simpla kaj interaga maniero.

La subteno de Jupyter Notebook por malsamaj programlingvoj ankaŭ ebligas al uzantoj elekti la lingvon kiu plej konvenas al iliaj bezonoj por prototipado kajeksperimentado.

Oftaj Demandoj (Oftaj Demandoj)

Kio estas la ĉefa diferenco inter JupyterLab kaj Jupyter Notebook?

JupyterLab estas venontgeneracia kajera interfaco kiu disponigas pli flekseblan kaj potencan platformon por labori kun Jupyter-kajeroj, kodo kaj datumoj, dum Jupyter Notebook estas klasika kajero-interfaco kiu estas pli simpla kaj pli simpla. .

Kiu ilo estas pli bona por datumsciencaj projektoj: JupyterLab aŭ Jupyter Notebook?

JupyterLab pli taŭgas por kompleksaj datumsciencoprojektoj kiuj postulas altnivelan kodan navigadon, bildigon kaj personigon, dum Jupyter Notebook pli taŭgas por simplaj datum-analizaj taskoj.

Ĉu mi povas uzi JupyterLab kaj Jupyter Notebook por la sama projekto?

Jes, vi povas uzi kaj JupyterLab kaj Jupyter Notebook por la sama projekto.

Laŭ la specifaj postuloj de via projekto, vi povas elekti la ilon kiu plej taŭgas por viaj bezonoj por ĉiu tasko aŭ laborfluo.

Konkludo

JupyterLab kaj Jupyter Notebook estas du popularaj iloj por krei kaj kunhavigi interagajn kajerojn enhavantajn vivan kodon, ekvaciojn, bildigojn kaj rakontan tekston.

JupyterLab estas venontgeneracia kajera interfaco kiu provizas flekseblan kaj potencan platformon por labori kun Jupyter kajeroj, kodo kaj datumoj.

Ĝi estas pli taŭga por kompleksaj datumsciencoprojektoj, bildigo kaj personigo. Jupyter Notebook estas klasika kajera interfaco, kiu pli taŭgas por simplaj datumojanalizo, edukado kaj prototipado.

Ĝi provizas simplan kaj intuician interfacon, kiu permesas al uzantoj skribi kaj ruli kodon interage kaj vidi la rezultojn tuj.

La subteno de Jupyter Notebook por diversaj programlingvoj kaj datumbildigaj bibliotekoj ankaŭ igas ĝin diverstalenta ilo por malsamaj uzkazoj.

Laŭ la specifaj postuloj de via projekto, vi povas elekti inter JupyterLab kaj Jupyter Notebook por optimumigi vian laborfluon kaj produktivecon.

Aliaj Artikoloj: