តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង JupyterLab និង Jupyter Notebook? តើមានករណីប្រើសម្រាប់មួយទៅមួយ? (ពន្យល់) - ភាពខុសគ្នាទាំងអស់។
តារាងមាតិកា
Jupyter គឺជាគម្រោងប្រភពបើកចំហដ៏ពេញនិយមដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើត និងចែករំលែកឯកសារដែលមានកូដបន្តផ្ទាល់ សមីការ ការបង្ហាញរូបភាព និងអត្ថបទនិទានរឿង។
វាត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដើម្បីអនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យ ការរៀនម៉ាស៊ីន ការក្លែងធ្វើវិទ្យាសាស្ត្រ និងកិច្ចការផ្សេងៗទៀត។
Jupyter មានចំណុចប្រទាក់ពីរ៖ JupyterLab (មួយ improvised) និង Jupyter Notebook (បុរាណ)។ JupyterLab គឺជាបរិស្ថានតាមគេហទំព័រកម្រិតខ្ពស់ដែលល្អជាងក្នុងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ កូដ និងផ្សេងៗ ចំណែកឯ Jupyter Notebook គឺជាចំណុចប្រទាក់សាមញ្ញជាងដែលមានមុខងារតិច។
នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីភាពខុសគ្នារវាងឧបករណ៍ទាំងពីរនេះ ហើយមើលថាតើនៅពេលណាមួយដែលសមស្របជាងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត។
អ្វីដែលត្រូវដឹងអំពី JupyterLab?
JupyterLab (ចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាជំនាន់ក្រោយ) គឺជាបរិស្ថានអភិវឌ្ឍន៍អន្តរកម្មផ្អែកលើគេហទំព័រ (IDE) ដែលផ្តល់នូវវេទិកាដែលអាចបត់បែនបាន និងមានថាមពលសម្រាប់ធ្វើការជាមួយកុំព្យូទ័រយួរដៃ កូដ និងទិន្នន័យ ។
វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់រៀបចំការងាររបស់ពួកគេទៅជាបន្ទះ ផ្ទាំង និងបង្អួចជាច្រើន ហើយកំណត់បរិយាកាសរបស់ពួកគេតាមបំណងដោយប្រើផ្នែកបន្ថែម និងកម្មវិធីជំនួយ។
លក្ខណៈពិសេសសំខាន់ៗរបស់ JupyterLab រួមមាន:
- ចំណុចប្រទាក់ឯកសារច្រើន (MDI)៖ JupyterLab អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើធ្វើការជាមួយសៀវភៅកត់ត្រាច្រើន កុងសូល កម្មវិធីកែសម្រួលអត្ថបទ និងសមាសធាតុផ្សេងទៀតនៅក្នុងចំណុចប្រទាក់រួមបញ្ចូលគ្នាតែមួយ។ នេះធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការប្តូររវាងគ្នា។ឯកសារ និងកិច្ចការផ្សេងៗ និងដើម្បីអូស និងទម្លាក់សមាសធាតុឆ្លងកាត់បន្ទះ។
- ការរុករកកូដ៖ JupyterLab ផ្តល់នូវឧបករណ៍រុករកកូដកម្រិតខ្ពស់ដូចជាកម្មវិធីរុករកឯកសារ ក្ដារលាយពាក្យបញ្ជា អធិការកូដ និង ឧបករណ៍បំបាត់កំហុស។ ឧបករណ៍ទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ស្វែងរក និងរុករកយ៉ាងរហ័សទៅកាន់ផ្នែកផ្សេងៗនៃកូដរបស់ពួកគេ ប្រតិបត្តិពាក្យបញ្ជា និងបំបាត់កំហុស។
- ការកែសម្រួលអត្ថបទសម្បូរបែប៖ JupyterLab គាំទ្រការកែសម្រួលអត្ថបទសម្បូរបែបដោយប្រើ Markdown, HTML និង LaTeX អ្នកប្រើប្រាស់អាចបង្កើត និងកែសម្រួលក្រឡាអត្ថបទ ចំណងជើង បញ្ជី តារាង និងសមីការដោយប្រើជម្រើសទម្រង់ផ្សេងៗគ្នា។
- ការមើលឃើញ៖ JupyterLab គាំទ្រឧបករណ៍មើលឃើញទិន្នន័យជាច្រើនដូចជា Matplotlib, Bokeh, Plotly, និង Vega ។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចបង្កើត និងបង្ហាញប្លង់អន្តរកម្ម គំនូសតាង និងក្រាហ្វនៅក្នុងសៀវភៅកត់ត្រារបស់ពួកគេ។
- ប្រព័ន្ធបន្ថែម៖ JupyterLab មានស្ថាបត្យកម្មម៉ូឌុលដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ពង្រីក និងកែសម្រួលបរិយាកាសរបស់ពួកគេដោយប្រើផ្នែកបន្ថែម និងកម្មវិធីជំនួយ។ មានផ្នែកបន្ថែមដែលបង្កើតដោយសហគមន៍ជាច្រើនដែលអាចរកបានសម្រាប់ JupyterLab ដែលផ្តល់នូវមុខងារបន្ថែមដូចជា ការរួមបញ្ចូល git, អត្ថបទខ្លីៗនៃកូដ និងស្បែក។
អ្វីដែលត្រូវដឹងអំពី Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook (ចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាបុរាណ) គឺជាបរិយាកាសអន្តរកម្មផ្អែកលើគេហទំព័រ ដែលអ្នកប្រើប្រាស់បើកទូលាយដើម្បីអនុវត្តមុខងារសាមញ្ញទាំងអស់។ វាគឺជាចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាបុរាណដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយអ្នកប្រើប្រាស់រាប់ពាន់នាក់សម្រាប់មនុស្សជាច្រើនឆ្នាំ។
JupyterLabលក្ខណៈពិសេសសំខាន់ៗរបស់ Jupyter Notebook រួមមានៈ
- ចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រា៖ Jupyter Notebook ផ្តល់នូវចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើបង្កើត និងកែសម្រួលសៀវភៅកត់ត្រាដែលមានកោសិកា។ ក្រឡានីមួយៗអាចមានលេខកូដ អត្ថបទ ឬសញ្ញាសម្គាល់។
- ការគណនាអន្តរកម្ម ៖ Jupyter Notebook អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ដំណើរការកូដអន្តរកម្ម និងឃើញលទ្ធផលភ្លាមៗ។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចប្រើភាសាសរសេរកម្មវិធីផ្សេងៗដូចជា Python, R, Julia និង Scala។
- ការមើលឃើញ៖ Jupyter Notebook គាំទ្រឧបករណ៍មើលឃើញទិន្នន័យជាច្រើនប្រភេទដូចជា Matplotlib, Bokeh និង Plotly ។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចបង្កើត និងបង្ហាញប្លង់អន្តរកម្ម គំនូសតាង និងក្រាហ្វក្នុងសៀវភៅកត់ត្រារបស់ពួកគេ។
- ការចែករំលែក និងសហការគ្នា៖ Jupyter Notebook អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ចែករំលែកសៀវភៅកត់ត្រារបស់ពួកគេជាមួយអ្នកដទៃ និងសហការលើពួកគេ។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចនាំចេញសៀវភៅកត់ត្រារបស់ពួកគេក្នុងទម្រង់ផ្សេងៗដូចជា HTML, PDF, និង Markdown ។
- ផ្នែកបន្ថែម៖ Jupyter Notebook មានប្រព័ន្ធអេកូដ៏សម្បូរបែបនៃផ្នែកបន្ថែមដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ពង្រីក និងកែសម្រួលបរិយាកាសរបស់ពួកគេ។ មានផ្នែកបន្ថែមដែលបង្កើតដោយសហគមន៍ជាច្រើនដែលមានសម្រាប់ Jupyter Notebook ដែលផ្តល់នូវមុខងារបន្ថែមដូចជា ការពិនិត្យអក្ខរាវិរុទ្ធ ការបត់កូដ និងការបន្លិចលេខកូដ។
ប្រើករណីសម្រាប់ JupyterLab ទល់នឹង Jupyter Notebook
ឥឡូវនេះយើងបានឃើញភាពខុសគ្នារវាង JupyterLab និង Jupyter Notebook តោះមើលថាតើពេលណាមួយសមស្របជាងផ្សេងទៀត។
ប្រើករណីសម្រាប់ JupyterLab៖
គម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
JupyterLab គឺស័ក្តិសមជាងសម្រាប់គម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យស្មុគស្មាញ ដែលទាមទារការរុករកកូដកម្រិតខ្ពស់ ការមើលឃើញ និង ការប្ដូរតាមបំណង។
វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ធ្វើការជាមួយសៀវភៅកត់ត្រាជាច្រើន កម្មវិធីកែអត្ថបទ និងកុងសូលក្នុងចំណុចប្រទាក់តែមួយ ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការរៀបចំ និងគ្រប់គ្រងការងាររបស់ពួកគេ។
សូមមើលផងដែរ: តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង "De Nada" និង "No Problema" ជាភាសាអេស្ប៉ាញ? (ស្វែងរក) - ភាពខុសគ្នាទាំងអស់។ប្រព័ន្ធផ្នែកបន្ថែមរបស់ JupyterLab ក៏អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ប្ដូរបរិស្ថានរបស់ពួកគេតាមបំណងជាមួយនឹងមុខងារបន្ថែមដូចជា ការរួមបញ្ចូល git អត្ថបទខ្លីៗនៃកូដ និងស្បែក។
Machine Learning
JupyterLab គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ គម្រោងការរៀនម៉ាស៊ីនដែលត្រូវការឧបករណ៍មើលឃើញ និងការវិភាគកម្រិតខ្ពស់។
វាគាំទ្របណ្ណាល័យដែលមើលឃើញទិន្នន័យជាច្រើនដូចជា Matplotlib, Bokeh, Plotly និង Vega ដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើត និងបង្ហាញប្លង់អន្តរកម្ម គំនូសតាង និងក្រាហ្វនៅក្នុងសៀវភៅកត់ត្រា។
ក្ដារលាយពាក្យបញ្ជា និងកម្មវិធីត្រួតពិនិត្យកូដរបស់ JupyterLab ក៏ផ្តល់នូវការរុករកកូដកម្រិតខ្ពស់ និងសមត្ថភាពបំបាត់កំហុសដែលមានប្រយោជន៍ក្នុងដំណើរការសិក្សាម៉ាស៊ីន។
គម្រោងសហការ
JupyterLab គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់គម្រោងសហការ។ ដែលទាមទារការចែករំលែក និងការគ្រប់គ្រងកំណែ។ វាគាំទ្រការរួមបញ្ចូល git ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់គ្រប់គ្រងកូដ និងសៀវភៅកត់ត្រារបស់ពួកគេដោយប្រើប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យកំណែដូចជា Git ឬ GitHub ។
ស្ថាបត្យកម្មម៉ាស៊ីនមេដែលមានអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើនរបស់ JupyterLab ក៏អនុញ្ញាតផងដែរ។អ្នកប្រើដើម្បីចែករំលែកសៀវភៅកត់ត្រាជាមួយអ្នកដទៃ និងសហការជាមួយពួកគេក្នុងពេលជាក់ស្តែង។
ប្រើករណីសម្រាប់ Jupyter Notebook
ដំឡើង JupyterLab/notebookការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ
Jupyter Notebook គឺកាន់តែស័ក្តិសមសម្រាប់កិច្ចការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ ដែលមិនត្រូវការការរុករកកូដកម្រិតខ្ពស់ ឬការមើលឃើញរូបភាព។ វាជាចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាសាមញ្ញដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើត និងកែសម្រួលសៀវភៅកត់ត្រាដែលមានកោសិកាដែលមានកូដ អត្ថបទ ឬសញ្ញាសម្គាល់។
ការរៀន
សៀវភៅ Jupiter ។Jupyter សៀវភៅកត់ត្រាគឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ការសិក្សាដំបូង និងគោលបំណងអប់រំ ដូចជាការបង្រៀនភាសាសរសេរកម្មវិធី ឬការវិភាគទិន្នន័យ។
វាជាចំណុចប្រទាក់ដ៏សាមញ្ញ និងវិចារណញាណដែលអនុញ្ញាតឱ្យសិស្សសរសេរ និងដំណើរការកូដអន្តរកម្ម និងមើលលទ្ធផលភ្លាមៗ។
ការគាំទ្ររបស់ Jupyter Notebook សម្រាប់ភាសាសរសេរកម្មវិធីផ្សេងៗដូចជា Python, R, Julia, និង Scala ក៏ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏សម្បូរបែបសម្រាប់ការបង្រៀនគំរូនៃការសរសេរកម្មវិធីផ្សេងៗគ្នា។
Prototyping
Jupyter Notebook គឺជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់ការធ្វើគំរូ និងការពិសោធន៍។ វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់បង្កើត និងសាកល្បងព័ត៌មានខ្លីៗនៃកូដយ៉ាងឆាប់រហ័ស រុករកសំណុំទិន្នន័យ និងមើលឃើញលទ្ធផលក្នុងវិធីសាមញ្ញ និងអន្តរកម្ម។
ការគាំទ្ររបស់ Jupyter Notebook សម្រាប់ភាសាសរសេរកម្មវិធីផ្សេងៗគ្នាក៏អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ជ្រើសរើសភាសាដែលស័ក្តិសមបំផុតនឹងតម្រូវការរបស់ពួកគេសម្រាប់ការធ្វើគំរូ និងការពិសោធន៍។
| លក្ខណៈពិសេស | JupyterLab | Jupyter Notebook |
|---|---|---|
| ចំណុចប្រទាក់ | ចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាជំនាន់បន្ទាប់ | ចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាបុរាណ |
| ការប្ដូរតាមបំណង | អាចប្ដូរតាមបំណងបានខ្ពស់ជាមួយនឹងផ្នែកបន្ថែម និងស្បែក | ជម្រើសប្ដូរតាមបំណងមានកំណត់ |
| ការរុករកកូដ | សមត្ថភាពរុករក និងបំបាត់កំហុសកូដកម្រិតខ្ពស់ | សមត្ថភាពរុករក និងបំបាត់កំហុសកូដមូលដ្ឋាន |
| ការមើលឃើញ | គាំទ្របណ្ណាល័យដែលមើលឃើញទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់ | ជម្រើសការមើលឃើញទិន្នន័យមានកំណត់ |
| ការសហការ | ស្ថាបត្យកម្មម៉ាស៊ីនមេអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើនសម្រាប់ពេលវេលាជាក់ស្តែង ការចែករំលែក | ជម្រើសសហការមានកំណត់ |
| ការរៀនម៉ាស៊ីន | សាកសមសម្រាប់ដំណើរការការងាររៀនម៉ាស៊ីន | សមត្ថភាពរៀនម៉ាស៊ីនមានកំណត់ | <22
| ការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ | មិនសមរម្យសម្រាប់កិច្ចការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ | កាន់តែសមរម្យសម្រាប់កិច្ចការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ |
| ការអប់រំ | សមស្របសម្រាប់ការបង្រៀនភាសាសរសេរកម្មវិធី ឬទិន្នន័យ | កាន់តែសមរម្យសម្រាប់គោលបំណងអប់រំ |
| ការបង្កើតគំរូ | ស័ក្តិសមសម្រាប់ការបង្កើតគំរូ និងការពិសោធន៍ | កាន់តែសមរម្យសម្រាប់ការបង្កើតគំរូ និងការពិសោធន៍ |
សំណួរគេសួរញឹកញាប់ (សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់)
តើអ្វីជាភាពខុសគ្នាសំខាន់រវាង JupyterLab និង Jupyter Notebook?
JupyterLab គឺជាចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាជំនាន់ក្រោយដែលផ្តល់នូវវេទិកាដែលអាចបត់បែនបាន និងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុនសម្រាប់ធ្វើការជាមួយសៀវភៅកត់ត្រា កូដ និងទិន្នន័យ Jupyter ខណៈដែល Jupyter Notebook គឺជាចំណុចប្រទាក់សៀវភៅកត់ត្រាបុរាណដែលសាមញ្ញជាង និងត្រង់ជាង។ .
តើឧបករណ៍មួយណាល្អជាងសម្រាប់គម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖ JupyterLab ឬ Jupyter Notebook?
JupyterLab គឺស័ក្តិសមជាងសម្រាប់គម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដ៏ស្មុគស្មាញ ដែលទាមទារការរុករកកូដកម្រិតខ្ពស់ ការមើលឃើញ និងការប្ដូរតាមបំណង ខណៈដែល Jupyter Notebook គឺសមរម្យជាងសម្រាប់កិច្ចការវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ។
តើខ្ញុំអាចប្រើ JupyterLab និង Jupyter Notebook សម្រាប់គម្រោងដូចគ្នាបានទេ?
បាទ/ចាស អ្នកអាចប្រើទាំង JupyterLab និង Jupyter Notebook សម្រាប់គម្រោងតែមួយ។
អាស្រ័យលើតម្រូវការជាក់លាក់នៃគម្រោងរបស់អ្នក អ្នកអាចជ្រើសរើសឧបករណ៍ដែលសាកសមបំផុតនឹងតម្រូវការរបស់អ្នកសម្រាប់កិច្ចការនីមួយៗ ឬដំណើរការការងារ។
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន
JupyterLab និង Jupyter Notebook គឺពីរ ឧបករណ៍ដ៏ពេញនិយមសម្រាប់បង្កើត និងចែករំលែកសៀវភៅកត់ត្រាអន្តរកម្មដែលមានកូដផ្ទាល់ សមីការ ការបង្ហាញរូបភាព និងអត្ថបទនិទានរឿង។
JupyterLab គឺជាចំណុចប្រទាក់កុំព្យូទ័រជំនាន់ក្រោយដែលផ្ដល់នូវវេទិកាដែលអាចបត់បែនបាននិងមានឥទ្ធិពលសម្រាប់ការធ្វើការជាមួយកុំព្យូទ័រ Jupyter notebooks កូដ និងទិន្នន័យ។
វាកាន់តែសមរម្យសម្រាប់គម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញ ការមើលឃើញ និងការប្ដូរតាមបំណង។ Jupyter Notebook គឺជាចំណុចប្រទាក់កុំព្យូទ័របុរាណដែលស័ក្តិសមជាងសម្រាប់ទិន្នន័យសាមញ្ញការវិភាគ ការអប់រំ និងការបង្កើតគំរូ។
វាផ្តល់នូវចំណុចប្រទាក់ដ៏សាមញ្ញ និងវិចារណញាណដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់សរសេរ និងដំណើរការកូដអន្តរកម្ម និងឃើញលទ្ធផលភ្លាមៗ។
ការគាំទ្ររបស់ Jupyter Notebook សម្រាប់ភាសាសរសេរកម្មវិធីផ្សេងៗ និងបណ្ណាល័យរូបភាពទិន្នន័យក៏ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដែលអាចប្រើបានច្រើនសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ផ្សេងៗគ្នា។
សូមមើលផងដែរ: ភាពខុសគ្នារវាង "ការចែកចាយគំរូនៃមធ្យោបាយគំរូ" និង "មធ្យោបាយគំរូ" (ការវិភាគលម្អិត) - ភាពខុសគ្នាទាំងអស់អាស្រ័យលើតម្រូវការជាក់លាក់នៃគម្រោងរបស់អ្នក អ្នកអាចជ្រើសរើសរវាង JupyterLab និង Jupyter Notebook ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការងារ និងផលិតភាពរបស់អ្នក។
