ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook ແມ່ນຫຍັງ? ມີກໍລະນີການນໍາໃຊ້ສໍາລັບການຫນຶ່ງໃນໄລຍະອື່ນໆ? (ອະທິບາຍ) – ຄວາມແຕກຕ່າງທັງໝົດ
ສາລະບານ
Jupyter ເປັນໂຄງການ open-source ຍອດນິຍົມທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສ້າງ ແລະແບ່ງປັນເອກະສານທີ່ມີລະຫັດສົດ, ສົມຜົນ, ການສະແດງພາບ ແລະຂໍ້ຄວາມບັນຍາຍ.
ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ແລະນັກພັດທະນາເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຈໍາລອງວິທະຍາສາດ, ແລະວຽກງານອື່ນໆ.
Jupyter ມີສອງສ່ວນຕິດຕໍ່: JupyterLab (ອັນ improvised) ແລະ Jupyter Notebook (ແບບຄລາສສິກ). JupyterLab ແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ອີງໃສ່ເວັບທີ່ກ້າວຫນ້າທີ່ດີຂຶ້ນໃນການຈັດການຂໍ້ມູນ, ລະຫັດແລະອື່ນໆ, ໃນຂະນະທີ່ Jupyter Notebook ແມ່ນການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ມີຄຸນສົມບັດຫນ້ອຍ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນພົບຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງສອງເຄື່ອງມືນີ້ ແລະເບິ່ງວ່າອັນໃດເໝາະສົມກວ່າອັນອື່ນ.
ສິ່ງທີ່ຄວນຮູ້ກ່ຽວກັບ JupyterLab?
JupyterLab (ອິນເຕີເຟດໂນ໊ດບຸ໊ກລຸ້ນຕໍ່ໄປ) ແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາແບບໂຕ້ຕອບຜ່ານເວັບ (IDE) ທີ່ສະໜອງແພລດຟອມທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະມີປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກກັບໂນ໊ດບຸກ, ລະຫັດ ແລະຂໍ້ມູນ .
ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຈັດລະບຽບວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍແຜງ, ແຖບ, ແລະປ່ອງຢ້ຽມ, ແລະປັບແຕ່ງສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍໃຊ້ສ່ວນຂະຫຍາຍ ແລະປລັກອິນ.
ຄຸນສົມບັດຫຼັກຂອງ JupyterLab ປະກອບມີ:
- Multiple Document Interface (MDI): JupyterLab ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບໂນ໊ດບຸ໊ກ, consoles, ຕົວແກ້ໄຂຂໍ້ຄວາມ, ແລະອົງປະກອບອື່ນໆໃນສ່ວນຕິດຕໍ່ດຽວ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນທີ່ຈະປ່ຽນລະຫວ່າງໄຟລ໌ ແລະໜ້າວຽກຕ່າງໆ ແລະເພື່ອລາກ ແລະວາງອົງປະກອບຕ່າງໆໃນທົ່ວແຖບຕ່າງໆ.
- ການນຳທາງລະຫັດ: JupyterLab ສະໜອງເຄື່ອງມືການນຳທາງລະຫັດຂັ້ນສູງ ເຊັ່ນ: ບຣາວເຊີໄຟລ໌, ແຖບຄຳສັ່ງ, ຕົວກວດສອບລະຫັດ ແລະ ດີບັກ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຊອກຫາຢ່າງວ່ອງໄວແລະນໍາທາງໄປຫາພາກສ່ວນຕ່າງໆຂອງລະຫັດຂອງເຂົາເຈົ້າ, ປະຕິບັດຄໍາສັ່ງ, ແລະການແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດ.
- Rich Text Editing: JupyterLab ສະຫນັບສະຫນູນການແກ້ໄຂຂໍ້ຄວາມທີ່ອຸດົມສົມບູນໂດຍໃຊ້ Markdown, HTML, ແລະ LaTeX. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງແລະແກ້ໄຂຕາຕະລາງຂໍ້ຄວາມ, ຫົວຂໍ້, ລາຍການ, ຕາຕະລາງ, ແລະສົມຜົນໂດຍການນໍາໃຊ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງທາງເລືອກການຮູບແບບ. Bokeh, Plotly, ແລະ Vega. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງແລະສະແດງການໂຕ້ຕອບແຜນວາດ, ແຜນວາດ, ແລະກຣາຟພາຍໃນປື້ມບັນທຶກຂອງເຂົາເຈົ້າ.
- ລະບົບການຂະຫຍາຍ: JupyterLab ມີສະຖາປັດຕະຍະການທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເພື່ອຂະຫຍາຍແລະປັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍການນໍາໃຊ້ສ່ວນຂະຫຍາຍແລະ plugins. ມີຫຼາຍສ່ວນຂະຫຍາຍທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຊຸມຊົນທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບ JupyterLab ທີ່ສະຫນອງການທໍາງານເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມໂຍງ git, snippets ລະຫັດ, ແລະຫົວຂໍ້.
ສິ່ງທີ່ຄວນຮູ້ກ່ຽວກັບ Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook (ອິນເຕີເຟດໂນ໊ດບຸ໊ກຄລາດສິກ) ແມ່ນສະພາບແວດລ້ອມແບບໂຕ້ຕອບຜ່ານເວັບທີ່ຜູ້ໃຊ້ເປີດໃຫ້ເຮັດໜ້າທີ່ງ່າຍໆທັງໝົດ. ມັນເປັນການໂຕ້ຕອບປື້ມບັນທຶກຄລາສສິກທີ່ໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ໂດຍພັນຜູ້ຊົມໃຊ້ສໍາລັບຈໍານວນຫຼາຍປີ.
JupyterLabລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງ Jupyter Notebook ປະກອບມີ:
- ສ່ວນຕິດຕໍ່ຂອງໂນ໊ດບຸ໊ກ: Jupyter Notebook ສະຫນອງການໂຕ້ຕອບຂອງປື້ມບັນທຶກທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສ້າງແລະແກ້ໄຂປື້ມບັນທຶກທີ່ປະກອບດ້ວຍຈຸລັງ. ແຕ່ລະເຊລສາມາດບັນຈຸລະຫັດ, ຂໍ້ຄວາມ, ຫຼືເຄື່ອງໝາຍລົງໄດ້.
- ຄອມພິວເຕີແບບໂຕ້ຕອບ : Jupyter Notebook ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດແລ່ນລະຫັດແບບໂຕ້ຕອບໄດ້ ແລະເຫັນຜົນໄດ້ຮັບທັນທີ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຕ່າງໆເຊັ່ນ Python, R, Julia, ແລະ Scala.
- Visualization: Jupyter Notebook ຮອງຮັບເຄື່ອງມືການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນຫຼາກຫຼາຍເຊັ່ນ: Matplotlib, Bokeh, ແລະ Plotly. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງແລະສະແດງແຜນທີ່ການໂຕ້ຕອບ, ແຜນວາດ, ແລະກາຟພາຍໃນປື້ມບັນທຶກຂອງເຂົາເຈົ້າ.
- ການແບ່ງປັນແລະການຮ່ວມມື: Jupyter Notebook ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ທີ່ຈະແບ່ງປັນປື້ມບັນທຶກຂອງເຂົາເຈົ້າກັບຄົນອື່ນແລະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບເຂົາເຈົ້າ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສົ່ງອອກປື້ມບັນທຶກຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຮູບແບບຕ່າງໆເຊັ່ນ HTML, PDF, ແລະ Markdown.
- ສ່ວນຂະຫຍາຍ: Jupyter Notebook ມີລະບົບນິເວດທີ່ອຸດົມສົມບູນຂອງສ່ວນຂະຫຍາຍທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຂະຫຍາຍ ແລະປັບແຕ່ງສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້. ມີຫຼາຍສ່ວນຂະຫຍາຍທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຊຸມຊົນທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບ Jupyter Notebook ທີ່ສະຫນອງການເຮັດວຽກເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນ: ການກວດສອບການສະກົດຄໍາ, ການພັບລະຫັດແລະການເນັ້ນລະຫັດ.
Use Cases For JupyterLab vs Jupyter Notebook
ດຽວນີ້ພວກເຮົາໄດ້ເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook, ໃຫ້ເບິ່ງວ່າເວລາໃດ ໜຶ່ງ ແມ່ນເໝາະສົມກວ່າອັນອື່ນ.
ເບິ່ງ_ນຳ: ຜົມດຳທຽບກັບ Inuyasha ຜົມຂາວ (ເຄິ່ງສັດເດຍລະສານ ແລະເຄິ່ງມະນຸດ) – ຄວາມແຕກຕ່າງທັງໝົດUse Cases for JupyterLab:
Data Science Projects
JupyterLab ແມ່ນເໝາະສົມກວ່າສຳລັບໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຊັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການການນຳທາງລະຫັດຂັ້ນສູງ, ການສະແດງພາບ ແລະ ການປັບແຕ່ງ.
ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັບໂນ໊ດບຸ໊ກຫຼາຍ, ຕົວແກ້ໄຂຂໍ້ຄວາມ, ແລະຄອນໂຊນໃນການໂຕ້ຕອບດຽວ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຈັດລະບຽບແລະຈັດການວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ລະບົບການຂະຫຍາຍຂອງ JupyterLab ຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບແຕ່ງສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າດ້ວຍຄຸນສົມບັດເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມໂຍງ git, ຂໍ້ມູນຫຍໍ້ຂອງລະຫັດ ແລະຫົວຂໍ້.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
JupyterLab ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບ ໂຄງການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ຕ້ອງການອຸປະກອນການເບິ່ງເຫັນ ແລະການວິເຄາະແບບພິເສດ.
ມັນຮອງຮັບຫ້ອງສະໝຸດການສະແດງພາບຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍເຊັ່ນ: Matplotlib, Bokeh, Plotly, ແລະ Vega, ເຊິ່ງສາມາດໃຊ້ເພື່ອສ້າງ ແລະສະແດງແຜນຜັງແບບໂຕ້ຕອບ, ແຜນວາດ ແລະກາຟພາຍໃນໂນ໊ດບຸກ.
ແຖບຄຳສັ່ງ ແລະຕົວກວດສອບລະຫັດຂອງ JupyterLab ຍັງສະໜອງການນຳທາງລະຫັດຂັ້ນສູງ ແລະຄວາມສາມາດໃນການດີບັກທີ່ມີປະໂຫຍດໃນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ໂຄງການຮ່ວມມື
JupyterLab ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສຳລັບໂຄງການຮ່ວມມື. ທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແບ່ງປັນແລະການຄວບຄຸມສະບັບ. ມັນສະຫນັບສະຫນູນການເຊື່ອມໂຍງ git, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຈັດການລະຫັດແລະປື້ມບັນທຶກຂອງພວກເຂົາໂດຍໃຊ້ລະບົບການຄວບຄຸມເວີຊັນເຊັ່ນ Git ຫຼື GitHub.
ສະຖາປັດຕະຍະກຳເຊີບເວີຫຼາຍຜູ້ໃຊ້ຂອງ JupyterLab ຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເພື່ອແບ່ງປັນໂນດບຸກກັບຄົນອື່ນແລະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບພວກເຂົາໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. Jupyter Notebook ແມ່ນ ເໝາະ ສົມກວ່າ ສຳ ລັບວຽກງານການວິເຄາະຂໍ້ມູນງ່າຍໆທີ່ບໍ່ຕ້ອງການການ ນຳ ທາງລະຫັດຂັ້ນສູງຫຼືການເບິ່ງເຫັນ. ມັນເປັນການໂຕ້ຕອບຂອງບັນທຶກງ່າຍດາຍທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ໃນການສ້າງແລະແກ້ໄຂປື້ມບັນທຶກປະກອບດ້ວຍເຊລທີ່ປະກອບດ້ວຍລະຫັດ, ຂໍ້ຄວາມ, ຫຼື markdown. ໂນ໊ດບຸ໊ກເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການຮຽນຮູ້ແລະການສຶກສາໃນຕອນຕົ້ນເຊັ່ນການສອນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຫຼືການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ມັນເປັນການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍດາຍແລະ intuitive ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກສຶກສາໃນການຂຽນແລະແລ່ນລະຫັດການໂຕ້ຕອບແລະເບິ່ງຜົນໄດ້ຮັບທັນທີ.
ເບິ່ງ_ນຳ: ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການເຫັນບາງຄົນ, ການອອກເດດກັບຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງ, ແລະການມີແຟນ / ແຟນ - ຄວາມແຕກຕ່າງທັງຫມົດການຮອງຮັບຂອງ Jupyter Notebook ສໍາລັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: Python, R, Julia, ແລະ Scala ຍັງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບການສອນແບບແຜນການຂຽນໂປຼແກຼມຕ່າງໆ.
Prototyping
Jupyter Notebook ເປັນທາງເລືອກທີ່ດີສໍາລັບການສ້າງຕົວແບບແລະການທົດລອງ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງ ແລະທົດສອບຕົວຢ່າງຂອງລະຫັດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ສຳຫຼວດຊຸດຂໍ້ມູນ, ແລະສະແດງຜົນໃນແບບທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະການໂຕ້ຕອບ.
ການສະໜັບສະໜຸນຂອງ Jupyter Notebook ສຳລັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ແຕກຕ່າງກັນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເລືອກພາສາທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງເຂົາເຈົ້າສໍາລັບການສ້າງຕົວແບບ ແລະການທົດລອງ.
| ຄຸນສົມບັດ | JupyterLab | Jupyter Notebook |
|---|---|---|
| Interface | ອິນເຕີເຟດໂນ໊ດບຸ໊ກລຸ້ນຕໍ່ໄປ | ອິນເຕີເຟດໂນ໊ດບຸກຄລາສສິກ |
| ການປັບແຕ່ງ | ປັບແຕ່ງໄດ້ສູງດ້ວຍສ່ວນຂະຫຍາຍ ແລະຮູບແບບສີສັນ | ຕົວເລືອກການປັບແຕ່ງແບບຈຳກັດ |
| ການນຳທາງລະຫັດ | ການນຳທາງ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການດີບັກລະຫັດຂັ້ນສູງ | ຄວາມສາມາດໃນການນຳທາງ ແລະ ການດີບັກລະຫັດພື້ນຖານ |
| Visualization | ຮອງຮັບຫ້ອງສະໝຸດການສະແດງພາບຂໍ້ມູນຂັ້ນສູງ | ຕົວເລືອກການສະແດງພາບຂໍ້ມູນແບບຈຳກັດ |
| ການຮ່ວມມື | ສະຖາປັດຕະຍະກຳເຊີບເວີຫຼາຍຜູ້ໃຊ້ແບບສົດໆ ການແບ່ງປັນ | ທາງເລືອກການຮ່ວມມືແບບຈຳກັດ |
| ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ | ເໝາະສົມກັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ | ຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແບບຈຳກັດ | <22
| ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບງ່າຍໆ | ບໍ່ເໝາະສົມກັບວຽກການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບງ່າຍໆ | ເໝາະສຳລັບວຽກການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບງ່າຍໆ |
| ການສຶກສາ | ເຫມາະສົມສໍາລັບການສອນພາສາການຂຽນໂປລແກລມ ຫຼືຂໍ້ມູນ | ເໝາະສຳລັບການສຶກສາຫຼາຍຂື້ນ |
| ການສ້າງຕົວແບບ | ເໝາະສຳລັບການສ້າງຕົ້ນແບບ ແລະການທົດລອງ | ເໝາະສຳລັບການສ້າງຕົ້ນແບບ ແລະການທົດລອງຫຼາຍກວ່າ |
FAQs (ຄໍາຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ)
ຄວາມແຕກຕ່າງຕົ້ນຕໍລະຫວ່າງ JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook ແມ່ນຫຍັງ?
JupyterLab ແມ່ນສ່ວນຕິດຕໍ່ຜູ້ໃຊ້ໂນ໊ດບຸ໊ກລຸ້ນຕໍ່ໄປທີ່ສະໜອງແພລດຟອມທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອເຮັດວຽກກັບໂນ໊ດບຸ໊ກ Jupyter, ລະຫັດ ແລະຂໍ້ມູນ, ໃນຂະນະທີ່ Jupyter Notebook ເປັນອິນເຕີເຟດໂນ໊ດບຸ໊ກຄລາສສິກທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະກົງໄປກົງມາກວ່າ. .
ເຄື່ອງມືໃດທີ່ດີກວ່າສຳລັບໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: JupyterLab ຫຼື Jupyter Notebook?
JupyterLab ເໝາະສຳລັບໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງໃຊ້ການນຳທາງລະຫັດຂັ້ນສູງ, ການປັບແຕ່ງພາບ ແລະ ການປັບແຕ່ງ, ໃນຂະນະທີ່ Jupyter Notebook ເໝາະສຳລັບວຽກການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບງ່າຍດາຍກວ່າ.
ຂ້ອຍສາມາດໃຊ້ JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook ສໍາລັບໂຄງການດຽວກັນບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ທັງ JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook ສໍາລັບໂຄງການດຽວກັນ.
ຂຶ້ນຢູ່ກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງໂຄງການຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານທີ່ສຸດສໍາລັບແຕ່ລະວຽກງານຫຼືຂະບວນການເຮັດວຽກ.
ສະຫຼຸບ
JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook ແມ່ນສອງ. ເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມສໍາລັບການສ້າງແລະການແລກປ່ຽນປື້ມບັນທຶກການໂຕ້ຕອບທີ່ປະກອບດ້ວຍລະຫັດທີ່ມີຊີວິດ, ສົມຜົນ, ການສ້າງພາບແລະຂໍ້ຄວາມການບັນຍາຍ.
JupyterLab ແມ່ນການໂຕ້ຕອບໂນ໊ດບຸ໊ກລຸ້ນຕໍ່ໄປທີ່ສະໜອງແພລດຟອມທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະມີປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກກັບໂນ໊ດບຸ໊ກ Jupyter, ລະຫັດ ແລະຂໍ້ມູນ.
ມັນເໝາະສົມກວ່າສຳລັບໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການປັບແຕ່ງພາບ ແລະ ການປັບແຕ່ງ. Jupyter Notebook ແມ່ນການໂຕ້ຕອບປື້ມບັນທຶກຄລາສສິກທີ່ ເໝາະ ສົມກວ່າ ສຳ ລັບຂໍ້ມູນງ່າຍໆການວິເຄາະ, ການສຶກສາ ແລະການສ້າງຕົວແບບ.
ມັນສະຫນອງການໂຕ້ຕອບງ່າຍດາຍແລະ intuitive ທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຂຽນແລະແລ່ນລະຫັດການໂຕ້ຕອບແລະເບິ່ງຜົນໄດ້ຮັບທັນທີ.
ການຮອງຮັບຂອງ Jupyter Notebook ສໍາລັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມຕ່າງໆ ແລະຫ້ອງສະໝຸດການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນຍັງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ຕ່າງໆ.
ອີງຕາມຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງໂຄງການຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດເລືອກລະຫວ່າງ JupyterLab ແລະ Jupyter Notebook ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ ແລະຜົນຜະລິດຂອງທ່ານ.
