Jupyter on suosittu avoimen lähdekoodin projekti, jonka avulla käyttäjät voivat luoda ja jakaa asiakirjoja, jotka sisältävät elävää koodia, yhtälöitä, visualisointeja ja kertovaa tekstiä.

Sitä käyttävät datatieteilijät, tutkijat ja kehittäjät tietojen analysointiin, koneoppimiseen, tieteellisiin simulaatioihin ja muihin tehtäviin.

Jupyterillä on kaksi käyttöliittymää: JupyterLab (improvisoitu) ja Jupyter Notebook (klassinen). JupyterLab on edistynyt verkkopohjainen ympäristö, joka on parempi tietojen, koodien jne. käsittelyssä, kun taas Jupyter Notebook on yksinkertaisempi käyttöliittymä, jossa on vähemmän ominaisuuksia.

Tässä artikkelissa selvitämme näiden kahden työkalun väliset erot ja näemme, milloin toinen on sopivampi kuin toinen.

Mitä tietää JupyterLabista?

JupyterLab (seuraavan sukupolven muistikirjojen käyttöliittymä) on verkkopohjainen interaktiivinen kehitysympäristö (IDE), joka tarjoaa joustavan ja tehokkaan alustan muistikirjojen, koodin ja datan käsittelyyn. .

Sen avulla käyttäjät voivat järjestää työnsä useisiin paneeleihin, välilehtiin ja ikkunoihin ja mukauttaa ympäristöään laajennusten ja lisäosien avulla.

JupyterLabin tärkeimpiä ominaisuuksia ovat:

1. Multiple Document Interface (MDI): JupyterLabin avulla käyttäjät voivat työskennellä useiden muistikirjojen, konsolien, tekstieditorien ja muiden komponenttien kanssa yhdessä integroidussa käyttöliittymässä. Tämä helpottaa vaihtamista eri tiedostojen ja tehtävien välillä sekä komponenttien raahaamista ja pudottamista paneelien välillä.
2. Koodinavigointi: JupyterLab tarjoaa kehittyneitä koodin navigointityökaluja, kuten tiedostoselaimen, komentopaletin, koodin tarkastajan ja virheenkorjaajan. Näiden työkalujen avulla käyttäjät voivat nopeasti löytää ja siirtyä koodinsa eri osiin, suorittaa komentoja ja korjata virheitä.
3. Runsastekstimuokkaus: JupyterLab tukee runsaasti tekstin muokkausta Markdownin, HTML:n ja LaTeX:n avulla. Käyttäjät voivat luoda ja muokata tekstisoluja, otsikoita, luetteloita, taulukoita ja yhtälöitä käyttämällä erilaisia muotoiluvaihtoehtoja.
4. Visualisointi: JupyterLab tukee monenlaisia datan visualisointityökaluja, kuten Matplotlib, Bokeh, Plotly ja Vega. Käyttäjät voivat luoda ja näyttää interaktiivisia kaavioita, kaavioita ja graafeja muistikirjoissaan.
5. Laajennusjärjestelmä: JupyterLabissa on modulaarinen arkkitehtuuri, jonka avulla käyttäjät voivat laajentaa ja mukauttaa ympäristöään laajennusten ja liitännäisten avulla. JupyterLabiin on saatavilla monia yhteisön kehittämiä laajennuksia, jotka tarjoavat lisätoimintoja, kuten git-integraatiota, koodinpätkiä ja teemoja.

Mitä tietää Jupyter Notebookista?

Jupyter Notebook (klassinen muistikirjojen käyttöliittymä) on verkkopohjainen vuorovaikutteinen ympäristö, jossa käyttäjät voivat avoimesti suorittaa kaikki yksinkertaiset toiminnot. Se on klassinen muistikirjojen käyttöliittymä, jota tuhannet käyttäjät ovat käyttäneet jo vuosia.

Jupyter Notebookin tärkeimpiä ominaisuuksia ovat:

1. Kannettavan tietokoneen käyttöliittymä: Jupyter Notebook tarjoaa muistikirjaliittymän, jonka avulla käyttäjät voivat luoda ja muokata soluista koostuvia muistikirjoja. Kukin solu voi sisältää koodia, tekstiä tai markdownia.
2. Interaktiivinen tietojenkäsittely : Jupyter Notebook antaa käyttäjille mahdollisuuden suorittaa koodia vuorovaikutteisesti ja nähdä tulokset välittömästi. Käyttäjät voivat käyttää erilaisia ohjelmointikieliä, kuten Pythonia, R:ää, Juliaa ja Scalaa.
3. Visualisointi: Jupyter Notebook tukee erilaisia datan visualisointityökaluja, kuten Matplotlibia, Bokehia ja Plotlya. Käyttäjät voivat luoda ja näyttää interaktiivisia piirroksia, kaavioita ja graafeja muistikirjoissaan.
4. Jakaminen ja yhteistyö: Jupyter Notebook antaa käyttäjille mahdollisuuden jakaa muistikirjojaan muiden kanssa ja tehdä yhteistyötä niiden parissa. Käyttäjät voivat viedä muistikirjojaan eri muodoissa, kuten HTML-, PDF- ja Markdown-muodossa.
5. Laajennukset: Jupyter Notebookissa on laaja laajennusten ekosysteemi, jonka avulla käyttäjät voivat laajentaa ja mukauttaa ympäristöään. Jupyter Notebookiin on saatavilla monia yhteisön kehittämiä laajennuksia, jotka tarjoavat lisätoimintoja, kuten oikeinkirjoituksen tarkistuksen, koodin taittamisen ja koodin korostuksen.

JupyterLabin vs. Jupyter Notebookin käyttötapaukset

Nyt kun olemme nähneet JupyterLabin ja Jupyter Notebookin erot, katsotaanpa, milloin toinen on sopivampi kuin toinen.

JupyterLabin käyttötapaukset:

Data Science -hankkeet

JupyterLab soveltuu paremmin monimutkaisiin datatieteen projekteihin, jotka vaativat edistynyttä koodin navigointia, visualisointia ja mukauttamista.

Sen avulla käyttäjät voivat työskennellä useilla muistikirjoilla, tekstieditoreilla ja konsoleilla yhdessä käyttöliittymässä, mikä helpottaa työn organisointia ja hallintaa.

JupyterLabin laajennusjärjestelmän avulla käyttäjät voivat myös mukauttaa ympäristöään lisäominaisuuksilla, kuten git-integraatiolla, koodinpätkillä ja teemoilla.

Koneoppiminen

JupyterLab on hyvä valinta koneoppimisprojekteihin, jotka vaativat kehittyneitä visualisointi- ja analysointityökaluja.

Se tukee monenlaisia datan visualisointikirjastoja, kuten Matplotlib, Bokeh, Plotly ja Vega, joita voidaan käyttää interaktiivisten kuvioiden, kaavioiden ja graafien luomiseen ja näyttämiseen muistikirjoissa.

JupyterLabin komentopaletti ja koodintarkastaja tarjoavat myös kehittyneitä koodin navigointi- ja virheenkorjausominaisuuksia, jotka ovat hyödyllisiä koneoppimisen työnkuluissa.

Yhteistyöhankkeet

JupyterLab on hyvä valinta yhteistyöprojekteihin, jotka edellyttävät jakamista ja versionhallintaa. Se tukee git-integraatiota, jonka avulla käyttäjät voivat hallita koodiaan ja muistikirjojaan Gitin tai GitHubin kaltaisten versionhallintajärjestelmien avulla.

JupyterLabin monen käyttäjän palvelinarkkitehtuurin ansiosta käyttäjät voivat myös jakaa muistikirjoja muiden kanssa ja tehdä yhteistyötä reaaliajassa.

Jupyter Notebookin käyttötapaukset

Yksinkertainen tietojen analysointi

Jupyter Notebook soveltuu paremmin yksinkertaisiin data-analyysitehtäviin, jotka eivät vaadi kehittynyttä koodin navigointia tai visualisointia. Se on yksinkertainen muistikirjojen käyttöliittymä, jonka avulla käyttäjät voivat luoda ja muokata muistikirjoja, jotka koostuvat koodia, tekstiä tai markdownia sisältävistä soluista.

Oppiminen

Jupyter Notebook on hyvä valinta varhaiseen oppimiseen ja opetustarkoituksiin, kuten ohjelmointikielten tai data-analyysin opettamiseen.

Se on yksinkertainen ja intuitiivinen käyttöliittymä, jonka avulla opiskelijat voivat kirjoittaa ja ajaa koodia vuorovaikutteisesti ja nähdä tulokset välittömästi.

Jupyter Notebookin tuki eri ohjelmointikielille, kuten Pythonille, R:lle, Julialle ja Scalalle, tekee siitä myös monipuolisen työkalun eri ohjelmointiparadigmojen opettamiseen.

Prototyyppien rakentaminen

Jupyter Notebook on hyvä valinta prototyyppien luomiseen ja kokeiluihin. Sen avulla käyttäjät voivat nopeasti luoda ja testata koodinpätkiä, tutkia tietokokonaisuuksia ja visualisoida tuloksia yksinkertaisella ja interaktiivisella tavalla.

Jupyter Notebook tukee eri ohjelmointikieliä, joten käyttäjät voivat valita prototyyppien ja kokeilujen tekemiseen parhaiten sopivan kielen.

FAQ (usein kysytyt kysymykset)

Mikä on tärkein ero JupyterLabin ja Jupyter Notebookin välillä?

JupyterLab on seuraavan sukupolven muistikirjojen käyttöliittymä, joka tarjoaa joustavamman ja tehokkaamman alustan Jupyter-muistikirjojen, -koodin ja -tietojen käsittelyyn, kun taas Jupyter Notebook on klassinen muistikirjojen käyttöliittymä, joka on yksinkertaisempi ja suoraviivaisempi.

Kumpi työkalu on parempi datatieteen projekteihin: JupyterLab vai Jupyter Notebook?

JupyterLab soveltuu paremmin monimutkaisiin datatieteen projekteihin, jotka vaativat edistynyttä koodin navigointia, visualisointia ja mukauttamista, kun taas Jupyter Notebook sopii paremmin yksinkertaisiin data-analyysitehtäviin.

Voinko käyttää JupyterLabia ja Jupyter Notebookia samassa projektissa?

Kyllä, voit käyttää sekä JupyterLabia että Jupyter Notebookia samassa projektissa.

Projektisi erityisvaatimuksista riippuen voit valita kullekin tehtävälle tai työnkululle parhaiten sopivan työkalun.

Päätelmä

JupyterLab ja Jupyter Notebook ovat kaksi suosittua työkalua interaktiivisten, elävää koodia, yhtälöitä, visualisointeja ja kertovaa tekstiä sisältävien muistikirjojen luomiseen ja jakamiseen.

JupyterLab on seuraavan sukupolven muistikirjaliittymä, joka tarjoaa joustavan ja tehokkaan alustan Jupyter-muistikirjojen, koodin ja datan kanssa työskentelyyn.

Se soveltuu paremmin monimutkaisiin datatieteen projekteihin, visualisointiin ja räätälöintiin. Jupyter Notebook on klassinen muistikirjaliittymä, joka soveltuu paremmin yksinkertaiseen data-analyysiin, koulutukseen ja prototyyppien luomiseen.

Se tarjoaa yksinkertaisen ja intuitiivisen käyttöliittymän, jonka avulla käyttäjät voivat kirjoittaa ja ajaa koodia vuorovaikutteisesti ja nähdä tulokset välittömästi.

Jupyter Notebookin tuki eri ohjelmointikielille ja datan visualisointikirjastoille tekee siitä myös monipuolisen työkalun erilaisiin käyttötarkoituksiin.

Projektisi erityisvaatimuksista riippuen voit valita JupyterLabin ja Jupyter Notebookin välillä työnkulun ja tuottavuuden optimoimiseksi.

Muut artikkelit: