Jupyter is in populêr iepenboarneprojekt wêrmei brûkers dokuminten kinne meitsje en diele dy't live koade, fergelikingen, fisualisaasjes en ferhalende tekst befetsje.

It wurdt brûkt troch gegevenswittenskippers, ûndersikers en ûntwikkelders om gegevensanalyse, masinelearen, wittenskiplike simulaasjes en oare taken út te fieren.

Jupyter hat twa ynterfaces: JupyterLab (de ymprovisearre) en Jupyter Notebook (de klassike). JupyterLab is in avansearre web-basearre omjouwing dy't better is yn it behanneljen fan gegevens, koades en ensfh., wylst Jupyter Notebook in ienfâldiger interface is mei minder funksjes.

Yn dit artikel sille wy de ferskillen tusken dizze twa ark ûntdekke en sjen wannear't de iene mear passend is as de oare.

Wat te witten oer JupyterLab?

JupyterLab (de folgjende-generaasje notebook-ynterface) is in web-basearre ynteraktive ûntwikkelingsomjouwing (IDE) dy't in fleksibel en krêftich platfoarm leveret foar wurkjen mei notebooks, koade en gegevens .

It lit brûkers har wurk organisearje yn meardere panielen, ljeppers en finsters, en har omjouwing oanpasse mei tafoegings en plugins.

De haadfunksjes fan JupyterLab omfetsje:

1. Multiple Document Interface (MDI): JupyterLab lit brûkers wurkje mei meardere notebooks, konsoles, tekstbewurkers en oare komponinten yn ien yntegreare ynterface. Dit makket it makliker om te wikseljen tuskenferskate triemmen en taken en om komponinten oer panielen te slepen en te fallen.
2. Koadenavigaasje: JupyterLab biedt avansearre ark foar koadenavigaasje lykas in bestânsblêder, in kommandopalet, in koade-ynspekteur, en in debugger. Dizze ark lit brûkers fluch fine en navigearje nei ferskate dielen fan har koade, kommando's útfiere en flaters debugearje.
3. Rich Text Editing: JupyterLab stipet rike tekstbewurking mei Markdown, HTML, en LaTeX. Brûkers kinne tekstsellen, kopteksten, listen, tabellen en fergelikingen oanmeitsje en bewurkje mei in ferskaat oan opmaakopsjes.
4. Visualisaasje: JupyterLab stipet in breed oanbod fan ark foar gegevensfisualisaasje lykas Matplotlib, Bokeh, Plotly en Vega. Brûkers kinne ynteraktive plots, diagrammen en grafiken meitsje en werjaan yn har notebooks.
5. Extension System: JupyterLab hat in modulêre arsjitektuer wêrmei brûkers har omjouwing útwreidzje en oanpasse kinne mei help fan útwreidingen en plugins. D'r binne in protte mienskipboude útwreidingen beskikber foar JupyterLab dy't ekstra funksjonaliteit leverje lykas git-yntegraasje, koadefragmenten en tema's.

Wat te witten oer Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (in klassike notebook-ynterface) is in web-basearre ynteraktive omjouwing dêr't brûkers iepen binne om alle ienfâldige funksjes út te fieren. It is de klassike notebook-ynterface dy't foar in protte troch tûzenen brûkers is brûktjier.

De wichtichste skaaimerken fan it Jupyter Notebook binne:

1. Notebook Interface: Jupyter Notebook biedt in notebook-ynterface wêrmei brûkers notebooks kinne oanmeitsje en bewurkje besteande út sellen. Elke sel kin koade, tekst of markdown befetsje.
2. Ynteraktyf berekkenjen : Jupyter Notebook lit brûkers koade ynteraktyf útfiere en de resultaten fuortendaliks sjen. Brûkers kinne ferskate programmeartalen brûke lykas Python, R, Julia en Scala.
3. Visualisaasje: Jupyter Notebook stipet in ferskaat oan ark foar gegevensfisualisaasje lykas Matplotlib, Bokeh en Plotly. Brûkers kinne ynteraktive plots, diagrammen en grafiken meitsje en werjaan yn har notebooks.
4. Diel en gearwurking: Jupyter Notebook lit brûkers har notebooks mei oaren diele en dêr oan gearwurkje. Brûkers kinne har notebooks eksportearje yn ferskate formaten lykas HTML, PDF, en Markdown.
5. Utwreidingen: Jupyter Notebook hat in ryk ekosysteem fan útwreidingen wêrmei brûkers har omjouwing útwreidzje en oanpasse kinne. D'r binne in protte mienskipboude tafoegings beskikber foar Jupyter Notebook dy't ekstra funksjonaliteit leverje, lykas staveringskontrôle, koade foldjen en markearring fan koade.

Brûk Cases foar JupyterLab vs. Jupyter Notebook

No't wy de ferskillen hawwe sjoen tusken JupyterLab en Jupyter Notebook, litte wy sjen wannear't ien ismear passend as de oare.

Use Cases for JupyterLab:

Data Science Projects

JupyterLab is mear geskikt foar komplekse gegevenswittenskiplike projekten dy't avansearre koadenavigaasje, fisualisaasje en maatwurk.

It lit brûkers wurkje mei meardere notebooks, tekstbewurkers en konsoles yn ien ynterface, wêrtroch it makliker is om har wurk te organisearjen en te behearjen.

It útwreidingssysteem fan JupyterLab lit brûkers ek har omjouwing oanpasse mei ekstra funksjes lykas git-yntegraasje, koadefragmenten en tema's.

Machine Learning

JupyterLab is in goede kar foar projekten foar masine-learen dy't avansearre ark foar fisualisaasje en analyse fereaskje.

It stipet in breed oanbod fan datafisualisaasjebiblioteken lykas Matplotlib, Bokeh, Plotly en Vega, dy't kinne wurde brûkt om ynteraktive plots, diagrammen en grafiken te meitsjen en werjaan yn notebooks.

De kommandopalet en koade-ynspekteur fan JupyterLab leverje ek avansearre koadenavigaasje- en debuggenmooglikheden dy't nuttich binne yn workflows foar masine-learen.

Gearwurkingsprojekten

JupyterLab is in goede kar foar gearwurkingsprojekten dy't dielen en ferzjekontrôle nedich binne. It stipet git-yntegraasje, wêrtroch brûkers har koade en notebooks kinne beheare mei ferzjekontrôlesystemen lykas Git of GitHub.

De multi-user server-arsjitektuer fan JupyterLab lit ekbrûkers om notebooks mei oaren te dielen en dêr yn realtime oan te wurkjen.

Use Cases for Jupyter Notebook

Simple Data Analysis

Jupyter Notebook is mear geskikt foar ienfâldige gegevens analyze taken dy't net nedich avansearre koade navigaasje of fisualisaasje. It is in ienfâldige notebook-ynterface wêrmei brûkers notebooks kinne meitsje en bewurkje besteande út sellen dy't koade, tekst of markdown befetsje.

Learning

Jupyter Notebook is in goede kar foar iere learen en edukative doelen lykas it learen fan programmeartalen of gegevensanalyse.

It is in ienfâldige en yntuïtive interface wêrmei studinten ynteraktyf koade kinne skriuwe en útfiere en de resultaten fuortendaliks sjen.

De stipe fan Jupyter Notebook foar ferskate programmeartalen lykas Python, R, Julia en Scala makket it ek in alsidich ark foar it learen fan ferskate programmearparadigma's.

Prototyping

Jupyter Notebook is in goede kar foar prototyping en eksperimintearjen. It lit brûkers fluch koadefragmenten oanmeitsje en testen, datasets ferkenne en resultaten op in ienfâldige en ynteraktive manier visualisearje.

De stipe fan Jupyter Notebook foar ferskate programmeartalen lit brûkers ek de taal kieze dy't it bêste past by har behoeften foar prototyping eneksperimintearjen.

FAQ's (faak stelde fragen)

Wat is it wichtichste ferskil tusken JupyterLab en Jupyter Notebook?

JupyterLab is in notebook-ynterface fan folgjende generaasje dy't in fleksibeler en krêftiger platfoarm biedt foar wurkjen mei Jupyter-notebooks, koade en gegevens, wylst Jupyter Notebook in klassike notebook-ynterface is dy't ienfâldiger en rjochtliniger is .

Hokker ark is better foar datawittenskipprojekten: JupyterLab of Jupyter Notebook?

JupyterLab is better geskikt foar komplekse gegevenswittenskipprojekten dy't avansearre koadenavigaasje, fisualisaasje en oanpassing nedich binne, wylst Jupyter Notebook mear geskikt is foar ienfâldige gegevensanalysetaken.

Kin ik JupyterLab en Jupyter Notebook brûke foar itselde projekt?

Ja, jo kinne sawol JupyterLab as Jupyter Notebook brûke foar itselde projekt.

Ofhinklik fan de spesifike easken fan jo projekt, kinne jo it ark kieze dat it bêste past by jo behoeften foar elke taak of workflow.

Konklúzje

JupyterLab en Jupyter Notebook binne twa populêre ark foar it meitsjen en dielen fan ynteraktive notebooks mei live koade, fergelikingen, fisualisaasjes en ferhalende tekst.

JupyterLab is in notebook-ynterface fan folgjende generaasje dy't in fleksibel en krêftich platfoarm leveret foar wurkjen mei Jupyter-notebooks, koade en gegevens.

It is mear geskikt foar komplekse gegevenswittenskipprojekten, fisualisaasje en oanpassing. Jupyter Notebook is in klassike notebook-ynterface dy't mear geskikt is foar ienfâldige gegevensanalyze, ûnderwiis, en prototyping.

It biedt in ienfâldige en yntuïtive ynterface wêrmei brûkers koade ynteraktyf kinne skriuwe en útfiere en de resultaten direkt sjen.

De stipe fan Jupyter Notebook foar ferskate programmeartalen en biblioteken foar datafisualisaasje makket it ek in alsidich ark foar ferskate gebrûksgefallen.

Ofhinklik fan de spesifike easken fan jo projekt, kinne jo kieze tusken JupyterLab en Jupyter Notebook om jo workflow en produktiviteit te optimalisearjen.

Oare artikels: