Jupyter é un popular proxecto de código aberto que permite aos usuarios crear e compartir documentos que conteñan código en directo, ecuacións, visualizacións e texto narrativo.

É usado por científicos de datos, investigadores e desenvolvedores para realizar análises de datos, aprendizaxe automática, simulacións científicas e outras tarefas.

Jupyter ten dúas interfaces: JupyterLab (a improvisada) e Jupyter Notebook (a clásica). JupyterLab é un ambiente avanzado baseado na web que é mellor para manexar datos, códigos, etc., mentres que Jupyter Notebook é unha interface máis sinxela con funcións inferiores.

Neste artigo, descubriremos as diferenzas entre estas dúas ferramentas e veremos cando unha é máis apropiada que a outra.

Que saber sobre JupyterLab?

JupyterLab (a interface de notebook de próxima xeración) é un ambiente de desenvolvemento interactivo (IDE) baseado na web que ofrece unha plataforma flexible e potente para traballar con notebooks, código e datos .

Permite aos usuarios organizar o seu traballo en varios paneis, pestanas e fiestras, e personalizar o seu contorno mediante extensións e complementos.

As principais características de JupyterLab inclúen:

1. Interface de varios documentos (MDI): JupyterLab permite aos usuarios traballar con varios cadernos, consolas, editores de texto e outros compoñentes nunha única interface integrada. Isto fai que sexa máis fácil cambiar entrediferentes ficheiros e tarefas e para arrastrar e soltar compoñentes en paneis.
2. Navegación por código: JupyterLab ofrece ferramentas avanzadas de navegación por código, como un explorador de ficheiros, unha paleta de comandos, un inspector de código e un depurador. Estas ferramentas permiten aos usuarios atopar e navegar rapidamente ata diferentes partes do seu código, executar comandos e depurar erros.
3. Edición de texto enriquecido: JupyterLab admite a edición de texto enriquecido mediante Markdown, HTML e LaTeX. Os usuarios poden crear e editar celas de texto, títulos, listas, táboas e ecuacións mediante unha variedade de opcións de formato.
4. Visualización: JupyterLab admite unha ampla gama de ferramentas de visualización de datos como Matplotlib, Bokeh, Plotly e Veiga. Os usuarios poden crear e mostrar gráficas, gráficos e gráficos interactivos nos seus cadernos.
5. Sistema de extensión: JupyterLab ten unha arquitectura modular que permite aos usuarios ampliar e personalizar o seu contorno mediante extensións e complementos. Hai moitas extensións creadas pola comunidade dispoñibles para JupyterLab que proporcionan funcións adicionais, como integración de git, fragmentos de código e temas.

Que saber sobre Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (unha interface clásica de notebook) é un ambiente interactivo baseado na web onde os usuarios están abertos a realizar todas as funcións sinxelas. É a interface clásica do portátil que foi utilizada por miles de usuarios para moitosanos.

As principais características do Jupyter Notebook inclúen:

1. Interface do Notebook: Jupyter Notebook ofrece unha interface de caderno que permite aos usuarios crear e editar cadernos compostos por celas. Cada cela pode conter código, texto ou rebaixa.
2. Computación interactiva : Jupyter Notebook permite aos usuarios executar código de forma interactiva e ver os resultados inmediatamente. Os usuarios poden usar varias linguaxes de programación como Python, R, Julia e Scala.
3. Visualización: Jupyter Notebook admite unha variedade de ferramentas de visualización de datos como Matplotlib, Bokeh e Plotly. Os usuarios poden crear e mostrar gráficos interactivos, gráficos e gráficos nos seus cadernos.
4. Compartir e colaborar: Jupyter Notebook permite aos usuarios compartir os seus cadernos con outras persoas e colaborar neles. Os usuarios poden exportar os seus cadernos en varios formatos, como HTML, PDF e Markdown.
5. Extensións: Jupyter Notebook ten un rico ecosistema de extensións que permiten aos usuarios ampliar e personalizar o seu entorno. Hai moitas extensións creadas pola comunidade dispoñibles para Jupyter Notebook que proporcionan funcións adicionais, como a corrección ortográfica, a dobración de códigos e o resaltado de códigos.

Casos de uso para JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Agora que vimos as diferenzas entre JupyterLab e Jupyter Notebook, vexamos cando estámáis apropiado que o outro.

Casos de uso para JupyterLab:

Proxectos de ciencia de datos

JupyterLab é máis axeitado para proxectos complexos de ciencia de datos que requiren navegación, visualización e personalización.

Permite aos usuarios traballar con varios cadernos, editores de texto e consolas nunha única interface, o que facilita a organización e a xestión do seu traballo.

O sistema de extensión de JupyterLab tamén permite aos usuarios personalizar o seu entorno con funcións adicionais como a integración de git, fragmentos de código e temas.

Aprendizaxe automática

JupyterLab é unha boa opción para proxectos de aprendizaxe automática que requiren ferramentas avanzadas de visualización e análise.

Soporta unha ampla gama de bibliotecas de visualización de datos, como Matplotlib, Bokeh, Plotly e Vega, que se poden usar para crear e mostrar gráficos interactivos, gráficos e gráficos en cadernos.

A paleta de comandos e o inspector de código de JupyterLab tamén proporcionan navegación de código avanzada e capacidades de depuración que son útiles nos fluxos de traballo de aprendizaxe automática.

Proxectos colaborativos

JupyterLab é unha boa opción para proxectos de colaboración. que requiren compartir e controlar versións. Admite a integración de git, que permite aos usuarios xestionar o seu código e os seus cadernos mediante sistemas de control de versións como Git ou GitHub.

A arquitectura de servidor multiusuario de JupyterLab tamén permiteusuarios para compartir cadernos con outros e colaborar neles en tempo real.

Casos de uso para Jupyter Notebook

Análise de datos sinxela

Jupyter Notebook é máis axeitado para tarefas sinxelas de análise de datos que non requiren navegación ou visualización avanzada de código. É unha interface de caderno sinxela que permite aos usuarios crear e editar cadernos formados por celas que conteñen código, texto ou rebaixa.

Aprendizaxe

Jupyter. O caderno é unha boa opción para a aprendizaxe temperá e con fins educativos, como a ensinanza de linguaxes de programación ou a análise de datos.

É unha interface sinxela e intuitiva que permite aos estudantes escribir e executar código de forma interactiva e ver os resultados inmediatamente.

A compatibilidade de Jupyter Notebook con varias linguaxes de programación como Python, R, Julia e Scala tamén o converte nunha ferramenta versátil para ensinar diferentes paradigmas de programación.

Prototipado

Jupyter Notebook. é unha boa opción para a creación de prototipos e a experimentación. Permite aos usuarios crear e probar fragmentos de código rapidamente, explorar conxuntos de datos e visualizar os resultados dun xeito sinxelo e interactivo.

A compatibilidade de Jupyter Notebook con diferentes linguaxes de programación tamén permite aos usuarios escoller a linguaxe que mellor se adapte ás súas necesidades de creación de prototipos eexperimentación.

Preguntas frecuentes (Preguntas máis frecuentes)

Cal é a principal diferenza entre JupyterLab e Jupyter Notebook?

JupyterLab é unha interface de notebook de nova xeración que ofrece unha plataforma máis flexible e potente para traballar con notebooks, código e datos de Jupyter, mentres que Jupyter Notebook é unha interface de notebook clásica máis sinxela e directa. .

Que ferramenta é mellor para proxectos de ciencia de datos: JupyterLab ou Jupyter Notebook?

JupyterLab é máis axeitado para proxectos complexos de ciencia de datos que requiren navegación, visualización e personalización de código avanzados, mentres que Jupyter Notebook é máis axeitado para tarefas sinxelas de análise de datos.

Podo usar JupyterLab e Jupyter Notebook para o mesmo proxecto?

Si, podes usar JupyterLab e Jupyter Notebook para o mesmo proxecto.

En función dos requisitos específicos do teu proxecto, podes escoller a ferramenta que mellor se adapte ás túas necesidades para cada tarefa ou fluxo de traballo.

Conclusión

JupyterLab e Jupyter Notebook son dous ferramentas populares para crear e compartir cadernos interactivos que conteñan código en directo, ecuacións, visualizacións e texto narrativo.

JupyterLab é unha interface de notebook de nova xeración que ofrece unha plataforma flexible e potente para traballar con notebooks, código e datos de Jupyter.

É máis axeitado para proxectos complexos de ciencia de datos, visualización e personalización. Jupyter Notebook é unha interface de notebook clásica que é máis adecuada para datos simplesanálise, educación e prototipado.

Proporciona unha interface sinxela e intuitiva que permite aos usuarios escribir e executar código de forma interactiva e ver os resultados inmediatamente.

A compatibilidade de Jupyter Notebook con varios linguaxes de programación e bibliotecas de visualización de datos tamén o converte nunha ferramenta versátil para diferentes casos de uso.

Según os requisitos específicos do teu proxecto, podes escoller entre JupyterLab e Jupyter Notebook para optimizar o teu fluxo de traballo e produtividade.

Outros artigos: