Jupyter yra populiarus atvirojo kodo projektas, leidžiantis naudotojams kurti ir dalytis dokumentais, kuriuose yra tiesioginio kodo, lygčių, vizualizacijų ir aprašomojo teksto.

Ją naudoja duomenų mokslininkai, tyrėjai ir kūrėjai, norėdami atlikti duomenų analizę, mašininį mokymąsi, mokslinį modeliavimą ir kitas užduotis.

"Jupyter" turi dvi sąsajas: "JupyterLab" (improvizuota) ir "Jupyter Notebook" (klasikinė). "JupyterLab" yra pažangi žiniatinklio aplinka, kurioje geriau tvarkomi duomenys, kodai ir kt., o "Jupyter Notebook" yra paprastesnė sąsaja su mažiau funkcijų.

Šiame straipsnyje atrasime šių dviejų įrankių skirtumus ir sužinosime, kada vienas iš jų yra tinkamesnis už kitą.

Ką reikia žinoti apie "JupyterLab"?

"JupyterLab" (naujos kartos sąsiuvinių sąsaja) yra internetinė interaktyvioji kūrimo aplinka (IDE), kuri suteikia lanksčią ir galingą platformą darbui su sąsiuviniais, kodu ir duomenimis. .

Naudotojai gali tvarkyti savo darbą keliuose skydeliuose, skirtukuose ir languose bei pritaikyti aplinką naudodami plėtinius ir įskiepius.

Pagrindinės "JupyterLab" funkcijos:

1. Kelių dokumentų sąsaja (MDI): "JupyterLab" leidžia naudotojams dirbti su keliais sąsiuviniais, konsolėmis, teksto redaktoriais ir kitais komponentais vienoje integruotoje sąsajoje. Tai palengvina perjungimą tarp skirtingų failų ir užduočių bei komponentų vilkimą ir nuleidimą tarp skydelių.
2. Kodo navigacija: "JupyterLab" turi pažangias kodo naršymo priemones, pavyzdžiui, failų naršyklę, komandų paletę, kodo tikrintuvą ir derintuvą. Šios priemonės leidžia naudotojams greitai surasti ir pereiti prie skirtingų kodo dalių, vykdyti komandas ir derinti klaidas.
3. Turtingo teksto redagavimas: "JupyterLab" palaiko teksto redagavimą naudojant "Markdown", HTML ir LaTeX. Naudotojai gali kurti ir redaguoti teksto langelius, antraštes, sąrašus, lenteles ir lygtis naudodami įvairias formatavimo parinktis.
4. Vizualizavimas: "JupyterLab" palaiko daugybę duomenų vizualizavimo įrankių, tokių kaip "Matplotlib", "Bokeh", "Plotly" ir "Vega". Naudotojai gali kurti ir rodyti interaktyvius grafikus, diagramas ir grafikus savo užrašų knygelėse.
5. Išplėtimo sistema: "JupyterLab" turi modulinę architektūrą, kuri leidžia naudotojams plėsti ir pritaikyti aplinką naudojant plėtinius ir įskiepius. Yra daug bendruomenės sukurtų "JupyterLab" plėtinių, kurie suteikia papildomų funkcijų, pavyzdžiui, "git" integraciją, kodo fragmentus ir temas.

Ką reikia žinoti apie "Jupyter Notebook"?

Jupyter Notebook (klasikinė užrašų knygelės sąsaja) - tai internetinė interaktyvi aplinka, kurioje naudotojai gali atlikti visas paprastas funkcijas. Tai klasikinė užrašų knygelės sąsaja, kurią jau daugelį metų naudoja tūkstančiai naudotojų.

Pagrindinės "Jupyter" užrašų knygelės funkcijos:

1. Nešiojamojo kompiuterio sąsaja: "Jupyter Notebook" yra sąsiuvinio sąsaja, leidžianti naudotojams kurti ir redaguoti sąsiuvinius, sudarytus iš langelių. Kiekviename langelyje gali būti kodas, tekstas arba žymėjimas.
2. Interaktyvioji kompiuterija : "Jupyter Notebook" leidžia naudotojams interaktyviai paleisti kodą ir iš karto matyti rezultatus. Naudotojai gali naudoti įvairias programavimo kalbas, pavyzdžiui, Python, R, Julia ir Scala.
3. Vizualizavimas: "Jupyter Notebook" palaiko įvairius duomenų vizualizavimo įrankius, tokius kaip "Matplotlib", "Bokeh" ir "Plotly". Vartotojai savo užrašų knygelėse gali kurti ir rodyti interaktyvius sklypus, diagramas ir grafikus.
4. Dalijimasis ir bendradarbiavimas: "Jupyter Notebook" leidžia naudotojams dalytis savo užrašų knygelėmis su kitais ir bendradarbiauti. Naudotojai gali eksportuoti savo užrašų knygeles įvairiais formatais, pavyzdžiui, HTML, PDF ir Markdown.
5. Pratęsimai: "Jupyter Notebook" turi turtingą plėtinių ekosistemą, leidžiančią naudotojams išplėsti ir pritaikyti savo aplinką. Yra daug bendruomenės sukurtų "Jupyter Notebook" plėtinių, kurie suteikia papildomų funkcijų, pavyzdžiui, rašybos tikrinimo, kodo lankstymo ir kodo paryškinimo.

"JupyterLab" ir "Jupyter Notebook" naudojimo atvejai

Dabar, kai pamatėme "JupyterLab" ir "Jupyter Notebook" skirtumus, pažiūrėkime, kada viena iš jų yra tinkamesnė už kitą.

"JupyterLab" naudojimo atvejai:

Duomenų mokslo projektai

"JupyterLab" labiau tinka sudėtingiems duomenų mokslo projektams, kuriems reikia išplėstinės kodo navigacijos, vizualizavimo ir pritaikymo.

Naudotojai gali dirbti su keliais sąsiuviniais, teksto redaktoriais ir konsolėmis vienoje sąsajoje, todėl lengviau tvarkyti ir valdyti savo darbą.

"JupyterLab" plėtinių sistema taip pat leidžia naudotojams pritaikyti savo aplinką naudojant papildomas funkcijas, pavyzdžiui, "git" integraciją, kodo fragmentus ir temas.

Mašininis mokymasis

"JupyterLab" yra geras pasirinkimas mašininio mokymosi projektams, kuriems reikia pažangių vizualizavimo ir analizės įrankių.

Ji palaiko daugybę duomenų vizualizavimo bibliotekų, tokių kaip "Matplotlib", "Bokeh", "Plotly" ir "Vega", kurias galima naudoti interaktyvioms diagramoms, diagramoms ir grafikams kurti ir rodyti sąsiuviniuose.

"JupyterLab" komandų paletė ir kodo inspektorius taip pat suteikia išplėstines kodo naršymo ir derinimo galimybes, kurios naudingos mašininio mokymosi darbo eigoje.

Bendradarbiavimo projektai

"JupyterLab" yra geras pasirinkimas bendriems projektams, kuriems reikia bendrinimo ir versijų kontrolės. Jis palaiko integraciją su "git", todėl naudotojai gali tvarkyti savo kodą ir užrašų knygeles naudodami versijų kontrolės sistemas, tokias kaip "Git" ar "GitHub".

"JupyterLab" daugiavartotojų serverio architektūra taip pat leidžia naudotojams dalytis sąsiuviniais su kitais ir bendradarbiauti realiuoju laiku.

"Jupyter Notebook" naudojimo atvejai

Paprasta duomenų analizė

"Jupyter Notebook" labiau tinka paprastoms duomenų analizės užduotims, kurioms nereikalinga pažangi kodo navigacija ar vizualizacija. Tai paprasta užrašų knygelės sąsaja, leidžianti naudotojams kurti ir redaguoti užrašų knygeles, sudarytas iš langelių, kuriuose yra kodas, tekstas arba žymėjimas.

Mokymasis

"Jupyter Notebook" yra geras pasirinkimas ankstyvojo mokymosi ir švietimo tikslais, pavyzdžiui, mokant programavimo kalbų ar duomenų analizės.

Tai paprasta ir intuityvi sąsaja, leidžianti mokiniams interaktyviai rašyti ir paleisti kodą ir iš karto matyti rezultatus.

Jupyter Notebook palaiko įvairias programavimo kalbas, pavyzdžiui, Python, R, Julia ir Scala, todėl jis taip pat yra universali priemonė, skirta mokyti įvairių programavimo paradigmų.

Prototipų kūrimas

"Jupyter Notebook" yra geras prototipų kūrimo ir eksperimentavimo pasirinkimas. Naudotojai gali greitai kurti ir išbandyti kodo fragmentus, tyrinėti duomenų rinkinius ir paprastai bei interaktyviai vizualizuoti rezultatus.

"Jupyter Notebook" palaiko įvairias programavimo kalbas, todėl naudotojai taip pat gali rinktis kalbą, kuri geriausiai atitinka jų prototipų kūrimo ir eksperimentavimo poreikius.

DUK (dažniausiai užduodami klausimai)

Koks yra pagrindinis "JupyterLab" ir "Jupyter Notebook" skirtumas?

"JupyterLab" yra naujos kartos užrašų knygų sąsaja, kuri suteikia lankstesnę ir galingesnę platformą darbui su "Jupyter" užrašų knygomis, kodu ir duomenimis, o "Jupyter Notebook" yra klasikinė užrašų knygų sąsaja, kuri yra paprastesnė ir paprastesnė.

Kuris įrankis geriau tinka duomenų mokslo projektams: "JupyterLab" ar "Jupyter Notebook"?

"JupyterLab" labiau tinka sudėtingiems duomenų mokslo projektams, kuriems reikia išplėstinės kodo navigacijos, vizualizavimo ir pritaikymo, o "Jupyter Notebook" labiau tinka paprastoms duomenų analizės užduotims.

Ar galiu naudoti "JupyterLab" ir "Jupyter Notebook" tam pačiam projektui?

Taip, tam pačiam projektui galite naudoti ir "JupyterLab", ir "Jupyter Notebook".

Atsižvelgdami į konkrečius projekto reikalavimus, kiekvienai užduočiai ar darbo eigai galite pasirinkti geriausiai jūsų poreikius atitinkantį įrankį.

Išvada

"JupyterLab" ir "Jupyter Notebook" yra du populiarūs įrankiai, skirti interaktyvioms užrašų knygelėms su gyvu kodu, lygtimis, vizualizacijomis ir aprašomuoju tekstu kurti ir dalytis.

"JupyterLab" yra naujos kartos sąsiuvinių sąsaja, suteikianti lanksčią ir galingą platformą darbui su "Jupyter" sąsiuviniais, kodu ir duomenimis.

Ji labiau tinka sudėtingiems duomenų mokslo projektams, vizualizavimui ir pritaikymui. "Jupyter Notebook" yra klasikinė užrašų knygelės sąsaja, kuri labiau tinka nesudėtingai duomenų analizei, mokymui ir prototipų kūrimui.

Tai paprasta ir intuityvi sąsaja, leidžianti naudotojams interaktyviai rašyti ir paleisti kodą ir iš karto matyti rezultatus.

Dėl įvairių programavimo kalbų ir duomenų vizualizavimo bibliotekų palaikymo "Jupyter Notebook" taip pat yra universalus įrankis įvairiems naudojimo atvejams.

Atsižvelgdami į konkrečius projekto reikalavimus, galite rinktis "JupyterLab" ir "Jupyter Notebook", kad optimizuotumėte savo darbo eigą ir našumą.

Kiti straipsniai: