Jupyter არის პოპულარული ღია კოდის პროექტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და გააზიარონ დოკუმენტები, რომლებიც შეიცავს ცოცხალ კოდს, განტოლებებს, ვიზუალიზაციას და ნარატიულ ტექსტს.

მას იყენებენ მონაცემთა მეცნიერები, მკვლევარები და დეველოპერები მონაცემთა ანალიზის, მანქანათმცოდნეობის, სამეცნიერო სიმულაციებისა და სხვა ამოცანების შესასრულებლად.

იუპიტერს აქვს ორი ინტერფეისი: JupyterLab (იმპროვიზირებული) და Jupyter Notebook (კლასიკური). JupyterLab არის მოწინავე ვებ დაფუძნებული გარემო, რომელიც უკეთ ამუშავებს მონაცემებს, კოდების და ა.შ. მაშინ როდესაც Jupyter Notebook არის უფრო მარტივი ინტერფეისი ნაკლები ფუნქციებით.

ამ სტატიაში ჩვენ აღმოვაჩენთ განსხვავებებს ამ ორ ხელსაწყოს შორის და ვნახავთ, როდის არის ერთი უფრო შესაფერისი ვიდრე მეორე.

რა უნდა ვიცოდეთ JupyterLab-ის შესახებ?

JupyterLab (მომავალი თაობის ნოუთბუქის ინტერფეისი) არის ვებზე დაფუძნებული ინტერაქტიული განვითარების გარემო (IDE), რომელიც უზრუნველყოფს მოქნილ და ძლიერ პლატფორმას ნოუთბუქებთან, კოდებთან და მონაცემებთან მუშაობისთვის .

ის საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მოაწყონ თავიანთი სამუშაოები მრავალ პანელში, ჩანართებსა და ფანჯრებში და მოარგონ თავიანთი გარემო გაფართოებებისა და დანამატების გამოყენებით.

JupyterLab-ის ძირითადი მახასიათებლები მოიცავს:

1. მრავალჯერადი დოკუმენტის ინტერფეისი (MDI): JupyterLab მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს იმუშაონ მრავალ ნოუთბუქთან, კონსოლთან, ტექსტის რედაქტორებთან და სხვა კომპონენტებთან ერთ ინტეგრირებულ ინტერფეისში. ეს აადვილებს მათ შორის გადართვასსხვადასხვა ფაილები და ამოცანები და კომპონენტების გადათრევა და ჩამოშვება პანელებზე.
2. კოდის ნავიგაცია: JupyterLab გთავაზობთ გაფართოებულ კოდების ნავიგაციის ინსტრუმენტებს, როგორიცაა ფაილების ბრაუზერი, ბრძანებების პალიტრა, კოდის ინსპექტორი და გამასწორებელი. ეს ხელსაწყოები მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად იპოვონ და გადაიტანონ თავიანთი კოდის სხვადასხვა ნაწილი, შეასრულონ ბრძანებები და გამართონ შეცდომები.
3. Rich Text Editing: JupyterLab მხარს უჭერს მდიდარი ტექსტის რედაქტირებას Markdown, HTML და გამოყენებით. LaTeX. მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან და შეცვალონ ტექსტური უჯრედები, სათაურები, სიები, ცხრილები და განტოლებები სხვადასხვა ფორმატირების ვარიანტების გამოყენებით.
4. ვიზუალიზაცია: JupyterLab მხარს უჭერს მონაცემთა ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტების ფართო სპექტრს, როგორიცაა Matplotlib, ბოკე, პლოტი და ვეგა. მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან და აჩვენონ ინტერაქტიული ნახაზები, სქემები და გრაფიკები თავიანთ ნოუთბუქებში.
5. გაფართოების სისტემა: JupyterLab-ს აქვს მოდულარული არქიტექტურა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააფართოვონ და დააკონფიგურირონ გარემო გაფართოებებისა და დანამატების გამოყენებით. არსებობს მრავალი საზოგადოების მიერ შექმნილი გაფართოება JupyterLab-ისთვის, რომლებიც უზრუნველყოფენ დამატებით ფუნქციებს, როგორიცაა git ინტეგრაცია, კოდის ფრაგმენტები და თემები.

რა უნდა იცოდეთ Jupyter Notebook-ის შესახებ?

Jupyter Notebook (კლასიკური ნოუთბუქის ინტერფეისი) არის ვებზე დაფუძნებული ინტერაქტიული გარემო, სადაც მომხმარებლები ღიაა ყველა მარტივი ფუნქციის შესასრულებლად. ეს არის კლასიკური ნოუთბუქის ინტერფეისი, რომელსაც ათასობით მომხმარებელი იყენებდა ბევრისთვისწლები.

Jupyter Notebook-ის ძირითადი მახასიათებლებია:

1. Notebook ინტერფეისი: Jupyter Notebook უზრუნველყოფს ნოუთბუქის ინტერფეისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და დაარედაქტირონ ბლოკნოტები, რომლებიც შედგება უჯრედებისგან. თითოეული უჯრედი შეიძლება შეიცავდეს კოდს, ტექსტს ან ჩანაწერს.
2. ინტერაქტიული გამოთვლა : Jupyter Notebook მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გაუშვან კოდი ინტერაქტიულად და ნახონ შედეგები დაუყოვნებლივ. მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოიყენონ სხვადასხვა პროგრამირების ენები, როგორიცაა Python, R, Julia და Scala.
3. ვიზუალიზაცია: Jupyter Notebook მხარს უჭერს მონაცემთა ვიზუალიზაციის მრავალფეროვან ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Matplotlib, Bokeh და Plotly. მომხმარებლებს შეუძლიათ შექმნან და აჩვენონ ინტერაქტიული ნახაზები, სქემები და გრაფიკები თავიანთ ნოუთბუქებში.
4. გაზიარება და თანამშრომლობა: Jupyter Notebook მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გაუზიარონ თავიანთი ნოუთბუქები სხვებს და ითანამშრომლონ მათზე. მომხმარებლებს შეუძლიათ თავიანთი ნოუთბუქების ექსპორტი სხვადასხვა ფორმატებში, როგორიცაა HTML, PDF და Markdown.
5. გაფართოებები: Jupyter Notebook-ს აქვს გაფართოებების მდიდარი ეკოსისტემა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გააფართოვონ და დააკონფიგურირონ თავიანთი გარემო. Jupyter Notebook-ისთვის ხელმისაწვდომია საზოგადოების მიერ შექმნილი მრავალი გაფართოება, რომელიც უზრუნველყოფს დამატებით ფუნქციებს, როგორიცაა მართლწერის შემოწმება, კოდის დაკეცვა და კოდის მონიშვნა.

გამოიყენეთ Cases For JupyterLab vs. Jupyter Notebook

ახლა, როცა დავინახეთ განსხვავებები JupyterLab-სა და Jupyter Notebook-ს შორის, ვნახოთ, როდის არისუფრო შესაფერისი ვიდრე სხვა.

გამოიყენეთ შემთხვევები JupyterLab-ისთვის:

Data Science Projects

JupyterLab უფრო შესაფერისია მონაცემთა მეცნიერების რთული პროექტებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ გაფართოებულ კოდის ნავიგაციას, ვიზუალიზაციას და მორგება.

ის საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს იმუშაონ რამდენიმე ნოუთბუქთან, ტექსტის რედაქტორთან და კონსოლთან ერთ ინტერფეისში, რაც აადვილებს სამუშაოს ორგანიზებას და მართვას.

JupyterLab-ის გაფართოების სისტემა ასევე საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს მოარგონ თავიანთი გარემო დამატებითი ფუნქციებით, როგორიცაა git ინტეგრაცია, კოდის ფრაგმენტები და თემები.

Machine Learning

JupyterLab კარგი არჩევანია მანქანათმცოდნეობის პროექტები, რომლებიც საჭიროებენ ვიზუალიზაციისა და ანალიზის გაფართოებულ ინსტრუმენტებს.

ის მხარს უჭერს მონაცემთა ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკების ფართო სპექტრს, როგორიცაა Matplotlib, Bokeh, Plotly და Vega, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბლოკნოტებში ინტერაქტიული ნახაზების, სქემების და გრაფიკების შესაქმნელად და ჩვენებისთვის.

JupyterLab-ის ბრძანების პალიტრა და კოდის ინსპექტორი ასევე უზრუნველყოფს კოდის ნავიგაციისა და გამართვის გაფართოებულ შესაძლებლობებს, რომლებიც გამოსადეგია მანქანათმცოდნეობის სამუშაო პროცესებში.

Colaborative Projects

JupyterLab კარგი არჩევანია ერთობლივი პროექტებისთვის. რომელიც მოითხოვს გაზიარებას და ვერსიის კონტროლს. იგი მხარს უჭერს git ინტეგრაციას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მართონ თავიანთი კოდი და ნოუთბუქები ვერსიის კონტროლის სისტემების გამოყენებით, როგორიცაა Git ან GitHub.

JupyterLab-ის მრავალ მომხმარებლის სერვერის არქიტექტურა ასევე იძლევა საშუალებასმომხმარებლებს გაუზიარონ ნოუთბუქები სხვებს და ითანამშრომლონ მათზე რეალურ დროში.

გამოიყენეთ Cases for Jupyter Notebook

Simple Data Analysis

Jupyter Notebook უფრო შესაფერისია მონაცემთა ანალიზის მარტივი ამოცანებისთვის, რომლებიც არ საჭიროებს გაფართოებულ კოდის ნავიგაციას ან ვიზუალიზაციას. ეს არის მარტივი ნოუთბუქის ინტერფეისი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შექმნან და დაარედაქტირონ ნოუთბუქები, რომლებიც შედგება კოდის, ტექსტის ან მარკირების შემცველი უჯრედებისგან.

სწავლა

იუპიტერი. ნოუთბუქი კარგი არჩევანია ადრეული სწავლისა და საგანმანათლებლო მიზნებისთვის, როგორიცაა პროგრამირების ენების სწავლება ან მონაცემთა ანალიზი.

ეს არის მარტივი და ინტუიციური ინტერფეისი, რომელიც საშუალებას აძლევს სტუდენტებს დაწერონ და გაუშვან კოდი ინტერაქტიულად და ნახონ შედეგები დაუყოვნებლივ.

Jupyter Notebook-ის მხარდაჭერა სხვადასხვა პროგრამირების ენებისთვის, როგორიცაა Python, R, Julia და Scala, ასევე ხდის მას მრავალმხრივ ინსტრუმენტად სხვადასხვა პროგრამირების პარადიგმების სწავლებისთვის.

Prototyping

Jupyter Notebook კარგი არჩევანია პროტოტიპებისა და ექსპერიმენტებისთვის. ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად შექმნან და შეამოწმონ კოდის ფრაგმენტები, გამოიკვლიონ მონაცემთა ნაკრები და შედეგების ვიზუალიზაცია მარტივი და ინტერაქტიული გზით.

Jupyter Notebook-ის მხარდაჭერა სხვადასხვა პროგრამირების ენებისთვის, ასევე საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს აირჩიონ ენა, რომელიც საუკეთესოდ შეეფერება მათ საჭიროებებს პროტოტიპის შესაქმნელად დაექსპერიმენტი.

ხშირად დასმული კითხვები (ხშირად დასმული კითხვები)

რა არის მთავარი განსხვავება JupyterLab-სა და Jupyter Notebook-ს შორის?

JupyterLab არის შემდეგი თაობის ნოუთბუქის ინტერფეისი, რომელიც უზრუნველყოფს უფრო მოქნილ და ძლიერ პლატფორმას Jupyter-ის ნოუთბუქებთან, კოდებთან და მონაცემებთან მუშაობისთვის, ხოლო Jupyter Notebook არის კლასიკური ნოუთბუქის ინტერფეისი, რომელიც უფრო მარტივი და მარტივია. .

რომელი ინსტრუმენტია უკეთესი მონაცემთა მეცნიერების პროექტებისთვის: JupyterLab თუ Jupyter Notebook?

JupyterLab უფრო შეეფერება მონაცემთა მეცნიერების კომპლექსურ პროექტებს, რომლებიც საჭიროებენ კოდის გაფართოებულ ნავიგაციას, ვიზუალიზაციას და პერსონალიზაციას, ხოლო Jupyter Notebook უფრო შესაფერისია მონაცემთა ანალიზის მარტივი ამოცანებისთვის.

შემიძლია გამოვიყენო JupyterLab და Jupyter Notebook ერთი და იგივე პროექტისთვის?

დიახ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ JupyterLab და Jupyter Notebook ერთი და იგივე პროექტისთვის.

თქვენი პროექტის სპეციფიკური მოთხოვნებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ აირჩიოთ ინსტრუმენტი, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება თქვენს საჭიროებებს თითოეული დავალების ან სამუშაო პროცესისთვის.

დასკვნა

JupyterLab და Jupyter Notebook არის ორი. პოპულარული ინსტრუმენტები ინტერაქტიული ნოუთბუქების შესაქმნელად და გაზიარებისთვის, რომლებიც შეიცავს ცოცხალ კოდს, განტოლებებს, ვიზუალიზაციას და ნარატიულ ტექსტს.

JupyterLab არის შემდეგი თაობის ნოუთბუქის ინტერფეისი, რომელიც უზრუნველყოფს მოქნილ და ძლიერ პლატფორმას Jupyter-ის ნოუთბუქებთან, კოდებთან და მონაცემებთან მუშაობისთვის.

ეს უფრო შესაფერისია მონაცემთა მეცნიერების რთული პროექტებისთვის, ვიზუალიზაციისთვის და პერსონალიზაციისთვის. Jupyter Notebook არის კლასიკური ნოუთბუქის ინტერფეისი, რომელიც უფრო შესაფერისია მარტივი მონაცემებისთვისანალიზი, განათლება და პროტოტიპის შექმნა.

ის უზრუნველყოფს მარტივ და ინტუიციურ ინტერფეისს, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაწერონ და გაუშვან კოდი ინტერაქტიულად და ნახონ შედეგები დაუყოვნებლივ.

Jupyter Notebook-ის მხარდაჭერა სხვადასხვა პროგრამირების ენებისა და მონაცემთა ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკებისთვის, ასევე ხდის მას მრავალმხრივ ინსტრუმენტად სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებისთვის.

თქვენი პროექტის სპეციფიკური მოთხოვნებიდან გამომდინარე, შეგიძლიათ აირჩიოთ JupyterLab-სა და Jupyter Notebook-ს შორის თქვენი სამუშაო პროცესის და პროდუქტიულობის ოპტიმიზაციისთვის.

სხვა სტატიები: