Jupyter 는 사용자가 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 내러티브 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 인기 있는 오픈 소스 프로젝트입니다.

데이터 과학자, 연구원 및 개발자가 데이터 분석, 기계 학습, 과학적 시뮬레이션 및 기타 작업을 수행하는 데 사용합니다.

Jupyter에는 JupyterLab(즉흥적인 것)과 Jupyter Notebook(클래식 것)의 두 가지 인터페이스가 있습니다. JupyterLab은 데이터, 코드 등을 더 잘 처리하는 고급 웹 기반 환경인 반면 Jupyter Notebook은 기능이 적은 더 단순한 인터페이스입니다.

이 기사에서는 이 두 도구의 차이점을 알아보고 어느 것이 다른 것보다 더 적합한지 알아보겠습니다.

JupyterLab에 대해 알아야 할 사항은 무엇입니까?

JupyterLab(차세대 노트북 인터페이스)은 노트북, 코드 및 데이터 작업을 위한 유연하고 강력한 플랫폼을 제공하는 웹 기반 대화형 개발 환경(IDE)입니다 .

사용자가 작업을 여러 패널, 탭 및 창으로 구성하고 확장 및 플러그인을 사용하여 환경을 사용자 지정할 수 있습니다.

JupyterLab의 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 다중 문서 인터페이스(MDI): JupyterLab을 사용하면 사용자가 단일 통합 인터페이스에서 여러 노트북, 콘솔, 텍스트 편집기 및 기타 구성 요소로 작업할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 쉽게 전환할 수 있습니다.다양한 파일 및 작업을 수행하고 패널 간에 구성 요소를 드래그 앤 드롭합니다.
2. 코드 탐색: JupyterLab은 파일 브라우저, 명령 팔레트, 코드 검사기 및 디버거. 이러한 도구를 통해 사용자는 코드의 다른 부분을 빠르게 찾아 탐색하고, 명령을 실행하고, 오류를 디버그할 수 있습니다.
3. 서식 있는 텍스트 편집: JupyterLab은 Markdown, HTML 및 유액. 사용자는 다양한 서식 옵션을 사용하여 텍스트 셀, 제목, 목록, 표 및 방정식을 만들고 편집할 수 있습니다.
4. 시각화: JupyterLab은 Matplotlib, 보케, 플로틀리, 베가. 사용자는 노트북 내에서 대화형 플롯, 차트 및 그래프를 생성하고 표시할 수 있습니다.
5. 확장 시스템: JupyterLab에는 사용자가 확장 및 플러그인을 사용하여 환경을 확장하고 사용자 지정할 수 있는 모듈식 아키텍처가 있습니다. git 통합, 코드 스니펫 및 테마와 같은 추가 기능을 제공하는 JupyterLab에 사용할 수 있는 커뮤니티 구축 확장이 많이 있습니다.

Jupyter 노트북에 대해 알아야 할 사항은 무엇입니까?

Jupyter Notebook(클래식 노트북 인터페이스)은 사용자가 모든 간단한 기능을 수행할 수 있는 웹 기반 대화형 환경입니다. 수천 명의 사용자가 오랫동안 사용해 온 클래식 노트북 인터페이스입니다.년.

Jupyter 노트북의 주요 기능은 다음과 같습니다.

1. 노트북 인터페이스: Jupyter 노트북 셀로 구성된 노트북을 만들고 편집할 수 있는 노트북 인터페이스를 제공합니다. 각 셀에는 코드, 텍스트 또는 마크다운이 포함될 수 있습니다.
2. 대화형 컴퓨팅 : Jupyter Notebook을 사용하면 사용자가 대화형으로 코드를 실행하고 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. Python, R, Julia, Scala 등 다양한 프로그래밍 언어를 사용할 수 있습니다.
3. 시각화: Jupyter Notebook은 Matplotlib, Bokeh, Plotly 등 다양한 데이터 시각화 도구를 지원합니다. 사용자는 노트북 내에서 대화형 플롯, 차트 및 그래프를 만들고 표시할 수 있습니다.
4. 공유 및 공동 작업: Jupyter 노트북을 사용하면 사용자가 자신의 노트북을 다른 사람과 공유하고 공동 작업할 수 있습니다. 사용자는 HTML, PDF 및 Markdown과 같은 다양한 형식으로 노트북을 내보낼 수 있습니다.
5. 확장 기능: Jupyter Notebook에는 사용자가 환경을 확장하고 사용자 지정할 수 있는 풍부한 확장 기능 에코시스템이 있습니다. 맞춤법 검사, 코드 접기 및 코드 강조 표시와 같은 추가 기능을 제공하는 Jupyter Notebook에 사용할 수 있는 커뮤니티 구축 확장이 많이 있습니다.

JupyterLab과 Jupyter Notebook의 사용 사례

이제 JupyterLab과 Jupyter Notebook의 차이점을 확인했으므로 언제 하나가다른 것보다 더 적합합니다.

JupyterLab 사용 사례:

데이터 과학 프로젝트

JupyterLab은 고급 코드 탐색, 시각화 및 커스터마이징.

사용자가 단일 인터페이스에서 여러 노트북, 텍스트 편집기 및 콘솔로 작업할 수 있어 작업을 보다 쉽게 ​​구성하고 관리할 수 있습니다.

JupyterLab의 확장 시스템을 통해 사용자는 git 통합, 코드 스니펫 및 테마와 같은 추가 기능을 사용하여 환경을 사용자 정의할 수 있습니다.

머신 러닝

JupyterLab은 다음에 적합한 선택입니다. 고급 시각화 및 분석 도구가 필요한 기계 학습 프로젝트.

노트북 내에서 대화형 플롯, 차트 및 그래프를 만들고 표시하는 데 사용할 수 있는 Matplotlib, Bokeh, Plotly 및 Vega와 같은 광범위한 데이터 시각화 라이브러리를 지원합니다.

JupyterLab의 명령 팔레트 및 코드 검사기는 기계 학습 워크플로에 유용한 고급 코드 탐색 및 디버깅 기능도 제공합니다.

협업 프로젝트

JupyterLab은 공동 프로젝트에 적합한 선택입니다. 공유 및 버전 제어가 필요한 Git 통합을 지원하여 사용자가 Git 또는 GitHub와 같은 버전 제어 시스템을 사용하여 코드와 노트북을 관리할 수 있습니다.

JupyterLab의 다중 사용자 서버 아키텍처는 또한

Jupyter Notebook 사용 사례

간단한 데이터 분석

Jupyter Notebook은 고급 코드 탐색 또는 시각화가 필요하지 않은 간단한 데이터 분석 작업에 더 적합합니다. 사용자가 코드, 텍스트 또는 마크다운이 포함된 셀로 구성된 노트북을 만들고 편집할 수 있는 간단한 노트북 인터페이스입니다.

학습

Jupyter Notebook은 프로그래밍 언어 교육 또는 데이터 분석과 같은 조기 학습 및 교육 목적에 적합한 선택입니다.

간단하고 직관적인 인터페이스로 학생들이 대화식으로 코드를 작성 및 실행하고 결과를 즉시 확인할 수 있습니다.

Jupyter Notebook은 Python, R, Julia, Scala와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 프로그래밍 패러다임을 교육할 수 있는 다목적 도구입니다.

프로토타이핑

Jupyter Notebook 프로토타이핑 및 실험을 위한 좋은 선택입니다. 이를 통해 사용자는 코드 스니펫을 빠르게 생성 및 테스트하고, 데이터 세트를 탐색하고, 간단하고 대화형 방식으로 결과를 시각화할 수 있습니다.

Jupyter Notebook은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 사용자는 프로토타이핑 및실험.

FAQ(자주 묻는 질문)

JupyterLab과 Jupyter Notebook의 주요 차이점은 무엇입니까?

JupyterLab은 Jupyter 노트북, 코드 및 데이터 작업을 위한 보다 유연하고 강력한 플랫폼을 제공하는 차세대 노트북 인터페이스이며 Jupyter Notebook은 보다 간단하고 직관적인 클래식 노트북 인터페이스입니다. .

데이터 사이언스 프로젝트에 JupyterLab 또는 Jupyter Notebook 중 어떤 도구가 더 좋습니까?

JupyterLab은 고급 코드 탐색, 시각화 및 사용자 지정이 필요한 복잡한 데이터 과학 프로젝트에 더 적합하고 Jupyter Notebook은 간단한 데이터 분석 작업에 더 적합합니다.

동일한 프로젝트에 JupyterLab과 Jupyter Notebook을 사용할 수 있나요?

예, 동일한 프로젝트에 JupyterLab과 Jupyter Notebook을 모두 사용할 수 있습니다.

프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 각 작업 또는 워크플로에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

결론

JupyterLab과 Jupyter Notebook은 두 가지입니다. 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 내러티브 텍스트가 포함된 대화형 노트북을 만들고 공유하는 데 널리 사용되는 도구입니다.

JupyterLab은 Jupyter 노트북, 코드 및 데이터 작업을 위한 유연하고 강력한 플랫폼을 제공하는 차세대 노트북 인터페이스입니다.

복잡한 데이터 과학 프로젝트, 시각화 및 사용자 정의에 더 적합합니다. Jupyter Notebook은 간단한 데이터에 더 적합한 클래식 노트북 인터페이스입니다.분석, 교육 및 프로토타이핑.

간단하고 직관적인 인터페이스를 제공하여 사용자가 대화식으로 코드를 작성 및 실행하고 결과를 즉시 확인할 수 있습니다.

Jupyter Notebook은 다양한 프로그래밍 언어와 데이터 시각화 라이브러리를 지원하기 때문에 다양한 사용 사례를 위한 다재다능한 도구입니다.

프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 JupyterLab과 Jupyter Notebook 중에서 선택하여 작업 흐름과 생산성을 최적화할 수 있습니다.

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