JupyterLabとJupyter Notebookの違いは何ですか？ 片方の使用例はありますか？ (説明) - 違いのすべて
目次
ジュピター は、ライブコード、数式、ビジュアライゼーション、および物語テキストを含むドキュメントを作成し、共有することを可能にする人気のオープンソースプロジェクトです。
データサイエンティスト、研究者、開発者がデータ分析、機械学習、科学シミュレーションなどを行うために使用されます。
Jupyterには、JupyterLab（即席のもの）とJupyter Notebook（古典的なもの）の2つのインターフェースがあります。 JupyterLabは、データやコードなどを扱うのに適した高度なWebベースの環境ですが、Jupyter Notebookはよりシンプルで機能の少ないインターフェースです。
今回は、この2つのツールの違いを発見し、どちらがより適切かを確認します。
JupyterLabについて知っておくべきこととは？
JupyterLab（次世代ノートブックインターフェース）は、ノートブック、コード、データを扱うための柔軟で強力なプラットフォームを提供するWebベースの対話型開発環境（IDE）です。 .
複数のパネル、タブ、ウィンドウに整理して作業したり、拡張機能やプラグインを使って環境をカスタマイズすることができます。
JupyterLabの主な機能は以下の通りです：
- MDI（Multiple Document Interface）： JupyterLabでは、複数のノートブック、コンソール、テキストエディタ、その他のコンポーネントを単一の統合インターフェースで操作することができます。 これにより、異なるファイルやタスク間の切り替え、パネル間でのコンポーネントのドラッグ＆ドロップが容易になります。
- コードナビゲーションです： JupyterLabには、ファイルブラウザ、コマンドパレット、コードインスペクタ、デバッガなどの高度なコードナビゲーションツールがあり、ユーザーはコードのさまざまな部分をすばやく見つけて移動し、コマンドを実行し、エラーをデバッグすることができます。
- リッチテキストエディット： JupyterLabはMarkdown、HTML、LaTeXを用いたリッチテキスト編集をサポートしており、ユーザーは様々なフォーマットオプションを使用してテキストセル、見出し、リスト、テーブル、方程式を作成および編集することができます。
- 可視化する： JupyterLabは、Matplotlib、Bokeh、Plotly、Vegaなどの幅広いデータ可視化ツールをサポートしており、ユーザーはノートブック内でインタラクティブなプロット、チャート、グラフを作成し表示することができます。
- エクステンションシステム： JupyterLabはモジュラーアーキテクチャを採用しており、拡張機能やプラグインを使用して環境を拡張・カスタマイズすることができます。 JupyterLabには、git統合、コードスニペット、テーマなどの追加機能を提供するコミュニティ製の拡張機能が数多く用意されています。
Jupyter Notebookについて知っておくべきこととは？
Jupyter Notebook（古典的なノートブックインターフェース）は、ユーザーがすべての簡単な機能を実行するために開いているWebベースの対話型環境です。 これは、長年にわたって何千人ものユーザーに使用されている古典的なノートブックインターフェイスです。
JupyterLab Jupyter Notebookの主な機能は以下の通りです：
- ノートPCのインターフェイス： Jupyter Notebookは、セルで構成されるノートブックを作成・編集できるノートブックインターフェースを提供します。 各セルには、コード、テキスト、マークダウンなどを記述することができます。
- インタラクティブ・コンピューティング Jupyter Notebookは、Python、R、Julia、Scalaなど様々なプログラミング言語を使用し、インタラクティブにコードを実行し、結果をすぐに確認することができます。
- 可視化する： Jupyter Notebookは、Matplotlib、Bokeh、Plotlyなどの様々なデータ可視化ツールをサポートしており、ユーザーはノートブック内でインタラクティブなプロット、チャート、グラフを作成し表示することができます。
- 共有と協働： Jupyter Notebookは、ノートブックを他のユーザーと共有し、共同作業を行うことができます。 ユーザーは、ノートブックをHTML、PDF、Markdownなどの様々なフォーマットでエクスポートすることができます。
- エクステンションです： Jupyter Notebookには、ユーザーが環境を拡張しカスタマイズするための豊富な拡張機能のエコシステムがあります。 Jupyter Notebookには、スペルチェック、コードフォールド、コードハイライトなどの追加機能を提供する、コミュニティによって構築された拡張機能が多数用意されています。
JupyterLabとJupyter Notebookの使用例
JupyterLabとJupyter Notebookの違いを見てきたところで、どちらがより適切か見ていきましょう。
JupyterLabのユースケース：
データサイエンスプロジェクト
JupyterLabは、高度なコードナビゲーション、視覚化、カスタマイズを必要とする複雑なデータサイエンスプロジェクトにより適しています。
複数のノートブック、テキストエディタ、コンソールを1つのインターフェースで操作でき、作業の整理・管理が容易になります。
また、JupyterLabの拡張システムにより、git統合、コードスニペット、テーマなどの追加機能で環境をカスタマイズすることができます。
機械学習
JupyterLabは、高度な可視化・分析ツールを必要とする機械学習プロジェクトに適した選択肢です。
Matplotlib、Bokeh、Plotly、Vegaなどの幅広いデータ可視化ライブラリをサポートしており、ノートブック内でインタラクティブなプロット、チャート、グラフを作成・表示することが可能です。
また、JupyterLabのコマンドパレットとコードインスペクターは、機械学習ワークフローで有用な高度なコードナビゲーションとデバッグの機能を提供します。
共同プロジェクト
JupyterLabは、共有やバージョン管理が必要な共同プロジェクトに適しており、GitやGitHubなどのバージョン管理システムを使ってコードやノートブックを管理できるgitインテグレーションに対応しています。
また、JupyterLabのマルチユーザーサーバーアーキテクチャにより、ユーザーはノートブックを他のユーザーと共有し、リアルタイムで共同作業を行うことができます。
Jupyter Notebookの使用例
JupyterLab/notebookをインストールする。簡単なデータ解析
Jupyter Notebookは、高度なコードナビゲーションや視覚化を必要としないシンプルなデータ分析作業に適しています。 コード、テキスト、マークダウンを含むセルからなるノートブックを作成・編集できる、シンプルなノートブックインターフェースです。
ラーニング
ジュピターノートです。 Jupyter Notebookは、プログラミング言語の教育やデータ分析など、早期学習や教育目的に適しています。
シンプルで直感的なインターフェースで、生徒がインタラクティブにコードを書いて実行し、その結果をすぐに確認することができるのです。
Jupyter Notebookは、Python、R、Julia、Scalaなど様々なプログラミング言語をサポートしており、異なるプログラミングパラダイムを教えるための汎用的なツールにもなっています。
プロトタイピング
Jupyter Notebookは、プロトタイピングや実験に適しており、コードスニペットの作成とテスト、データセットの探索、結果の視覚化をシンプルかつインタラクティブな方法で素早く行うことができます。
また、Jupyter Notebookはさまざまなプログラミング言語に対応しているため、ユーザーはプロトタイピングや実験のニーズに合わせて言語を選択することができます。
| 特徴 | JupyterLab | Jupyter Notebook |
|---|---|---|
| インターフェース | 次世代ノートPCのインターフェース | クラシックノートPCのインターフェース |
| カスタマイズ | エクステンションやテーマによる高いカスタマイズ性 | カスタマイズオプションが限定的 |
| コードナビゲーション | 高度なコードナビゲーションとデバッグ機能 | 基本的なコードナビゲーションとデバッグ機能 |
| ビジュアライゼーション | 高度なデータビジュアライゼーションライブラリをサポート | データの可視化オプションが限定的 |
| コラボレーション | リアルタイム共有のためのマルチユーザサーバアーキテクチャ | 限定的なコラボレーション・オプション |
| 機械学習 | 機械学習のワークフローに適している | 機械学習機能が限定的 |
| 簡単なデータ解析 | 単純なデータ分析作業にはあまり適していない | 単純なデータ解析作業に適している |
| 教育 | プログラミング言語やデータの教育に適している | より教育用途に適している |
| プロトタイピング | プロトタイピングや実験に適しています。 | プロトタイピングや実験に適しています。 |
FAQ (よくある質問)
JupyterLabとJupyter Notebookの主な違いは何ですか？
JupyterLabは、Jupyterノートブック、コード、データを扱うための、より柔軟で強力なプラットフォームを提供する次世代ノートブックインターフェースであり、Jupyter Notebookは、よりシンプルでわかりやすいクラシックノートブックインターフェースです。
データサイエンス・プロジェクトには、JupyterLabとJupyter Notebookのどちらのツールが適しているのでしょうか？
JupyterLabは高度なコードナビゲーション、可視化、カスタマイズが必要な複雑なデータサイエンスプロジェクトに適しており、Jupyter Notebookは単純なデータ分析タスクに適しています。
JupyterLabとJupyter Notebookを同じプロジェクトで使用することはできますか？
はい、同じプロジェクトでJupyterLabとJupyter Notebookの両方を使用することができます。
プロジェクトの具体的な要件に応じて、各タスクやワークフローに最適なツールを選択することができます。
結論
JupyterLabとJupyter Notebookは、ライブコード、方程式、ビジュアライゼーション、および物語テキストを含むインタラクティブなノートブックを作成および共有する2つの人気のあるツールです。
JupyterLabは、Jupyterノートブック、コード、データを扱うための柔軟で強力なプラットフォームを提供する、次世代ノートブックインターフェースです。
Jupyter Notebookは、シンプルなデータ分析、教育、プロトタイピングに適したクラシックなノートブックインターフェースです。
関連項目: レア vs ブルー レア vs ピッツバーグ ステーキ（違い） - All The Differencesユーザーがインタラクティブにコードを書いて実行し、その結果をすぐに確認できるような、シンプルで直感的なインターフェースを提供します。
また、Jupyter Notebookは様々なプログラミング言語やデータ可視化ライブラリに対応しているため、様々なユースケースに対応できる汎用性の高いツールとなっています。
プロジェクトの特定の要件に応じて、JupyterLabとJupyter Notebookのいずれかを選択し、ワークフローと生産性を最適化することができます。
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