Jupyter ir populārs atvērtā pirmkoda projekts, kas ļauj lietotājiem veidot un kopīgot dokumentus, kuros ir tiešs kods, vienādojumi, vizualizācijas un aprakstošs teksts.

To izmanto datu zinātnieki, pētnieki un izstrādātāji, lai veiktu datu analīzi, mašīnmācīšanos, zinātniskās simulācijas un citus uzdevumus.

Jupyter ir divas saskarnes: JupyterLab (improvizētā) un Jupyter Notebook (klasiskā). JupyterLab ir uzlabota tīmekļa vide, kas labāk apstrādā datus, kodus utt., savukārt Jupyter Notebook ir vienkāršāka saskarne ar mazāk funkcijām.

Šajā rakstā mēs atklāsim atšķirības starp šiem diviem rīkiem un noskaidrosim, kad viens no tiem ir piemērotāks par otru.

Ko jāzina par JupyterLab?

JupyterLab (nākamās paaudzes piezīmjdatora saskarne) ir tīmekļa interaktīvā izstrādes vide (IDE), kas nodrošina elastīgu un jaudīgu platformu darbam ar piezīmjdatoriem, kodu un datiem. .

Tā ļauj lietotājiem organizēt darbu vairākos paneļos, cilnēs un logos un pielāgot vidi, izmantojot paplašinājumus un spraudņus.

JupyterLab galvenās funkcijas ir:

1. Vairāku dokumentu saskarne (MDI): JupyterLab ļauj lietotājiem strādāt ar vairākām piezīmjdatoriem, konsolēm, teksta redaktoriem un citiem komponentiem vienā integrētā saskarnē. Tas atvieglo pārslēgšanos starp dažādiem failiem un uzdevumiem, kā arī ļauj vilkt un nomet komponentus paneļos.
2. Koda navigācija: JupyterLab nodrošina progresīvus koda navigācijas rīkus, piemēram, failu pārlūku, komandu paleti, koda inspektoru un atkļūdošanas programmu. Šie rīki ļauj lietotājiem ātri atrast un pārvietoties uz dažādām koda daļām, izpildīt komandas un atkļūdošanas kļūdas.
3. Teksta rediģēšana: JupyterLab atbalsta bagātīgu teksta rediģēšanu, izmantojot Markdown, HTML un LaTeX. Lietotāji var veidot un rediģēt teksta šūnas, virsrakstus, sarakstus, tabulas un vienādojumus, izmantojot dažādas formatēšanas iespējas.
4. Vizualizācija: JupyterLab atbalsta plašu datu vizualizācijas rīku klāstu, piemēram, Matplotlib, Bokeh, Plotly un Vega. Lietotāji savās piezīmju kladēs var izveidot un attēlot interaktīvus grafikus, diagrammas un diagrammas.
5. Paplašināšanas sistēma: JupyterLab ir modulāra arhitektūra, kas ļauj lietotājiem paplašināt un pielāgot savu vidi, izmantojot paplašinājumus un spraudņus. JupyterLab ir pieejami daudzi kopienas izveidoti paplašinājumi, kas nodrošina papildu funkcionalitāti, piemēram, git integrāciju, koda fragmentus un tēmas.

Ko jāzina par Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (klasiskā piezīmjdatora saskarne) ir tīmekļa interaktīvā vide, kurā lietotāji var veikt visas vienkāršās funkcijas. Tā ir klasiskā piezīmjdatora saskarne, ko jau daudzus gadus izmanto tūkstošiem lietotāju.

Jupyter Notebook galvenās funkcijas ir šādas:

1. Piezīmjdatora saskarne: Jupyter Notebook nodrošina piezīmjdatora saskarni, kas ļauj lietotājiem izveidot un rediģēt piezīmjdatorus, kuri sastāv no šūnām. Katrā šūnā var būt kods, teksts vai marķējums.
2. Interaktīvā skaitļošana : Jupyter Notebook ļauj lietotājiem interaktīvi palaist kodu un uzreiz redzēt rezultātus. Lietotāji var izmantot dažādas programmēšanas valodas, piemēram, Python, R, Julia un Scala.
3. Vizualizācija: Jupyter Notebook atbalsta dažādus datu vizualizācijas rīkus, piemēram, Matplotlib, Bokeh un Plotly. Lietotāji savās piezīmju kladēs var izveidot un attēlot interaktīvus grafikus, diagrammas un diagrammas.
4. Koplietošana un sadarbība: Jupyter Notebook ļauj lietotājiem kopīgot savas piezīmju grāmatas ar citiem un sadarboties ar tiem. Lietotāji var eksportēt savas piezīmju grāmatas dažādos formātos, piemēram, HTML, PDF un Markdown.
5. Paplašinājumi: Jupyter Notebook ir bagātīga paplašinājumu ekosistēma, kas ļauj lietotājiem paplašināt un pielāgot savu vidi. Jupyter Notebook ir pieejami daudzi kopienas izveidoti paplašinājumi, kas nodrošina papildu funkcionalitāti, piemēram, pareizrakstības pārbaudi, koda locīšanu un koda izcelšanu.

JupyterLab vs. Jupyter Notebook lietošanas gadījumi

Tagad, kad esam iepazinušies ar atšķirībām starp JupyterLab un Jupyter Notebook, aplūkosim, kad viena no tām ir piemērotāka par otru.

JupyterLab lietošanas gadījumi:

Datu zinātnes projekti

JupyterLab ir piemērotāks sarežģītiem datu zinātnes projektiem, kuriem nepieciešama uzlabota koda navigācija, vizualizācija un pielāgošana.

Tas ļauj lietotājiem strādāt ar vairākām piezīmju kladēm, teksta redaktoriem un konsolēm vienā saskarnē, tādējādi atvieglojot darba organizēšanu un pārvaldību.

JupyterLab paplašinājumu sistēma arī ļauj lietotājiem pielāgot savu vidi, izmantojot papildu funkcijas, piemēram, git integrāciju, koda fragmentus un tēmas.

Mašīnmācīšanās

JupyterLab ir laba izvēle mašīnmācīšanās projektiem, kuriem nepieciešami uzlabotas vizualizācijas un analīzes rīki.

Tā atbalsta plašu datu vizualizācijas bibliotēku klāstu, piemēram, Matplotlib, Bokeh, Plotly un Vega, kuras var izmantot, lai izveidotu un attēlotu interaktīvus grafikus, diagrammas un diagrammas piezīmju grāmatās.

JupyterLab komandu palete un koda inspektors nodrošina arī uzlabotas koda navigācijas un atkļūdošanas iespējas, kas ir noderīgas mašīnmācīšanās darbplūsmās.

Sadarbības projekti

JupyterLab ir laba izvēle kopīgiem projektiem, kuriem nepieciešama koplietošana un versiju kontrole. Tā atbalsta git integrāciju, kas ļauj lietotājiem pārvaldīt savu kodu un piezīmju grāmatas, izmantojot versiju kontroles sistēmas, piemēram, Git vai GitHub.

JupyterLab daudzlietotāju servera arhitektūra ļauj lietotājiem arī kopīgot piezīmju grāmatas ar citiem lietotājiem un sadarboties ar tiem reāllaikā.

Jupyter Notebook lietošanas gadījumi

Vienkārša datu analīze

Jupyter Notebook ir vairāk piemērots vienkāršiem datu analīzes uzdevumiem, kuriem nav nepieciešama uzlabota koda navigācija vai vizualizācija. Tas ir vienkāršs piezīmju bloka interfeiss, kas ļauj lietotājiem izveidot un rediģēt piezīmju blokus, kas sastāv no šūnām, kurās ir kods, teksts vai marķējums.

Mācības

Jupyter Notebook ir laba izvēle agrīnai apmācībai un izglītības mērķiem, piemēram, programmēšanas valodu mācīšanai vai datu analīzei.

Tā ir vienkārša un intuitīva saskarne, kas ļauj skolēniem interaktīvi rakstīt un palaist kodu un uzreiz redzēt rezultātus.

Jupyter Notebook atbalsts dažādām programmēšanas valodām, piemēram, Python, R, Julia un Scala, padara to arī par daudzpusīgu rīku dažādu programmēšanas paradigmu mācīšanai.

Prototipu veidošana

Jupyter Notebook ir laba izvēle prototipēšanai un eksperimentiem. Tā ļauj lietotājiem ātri izveidot un testēt koda fragmentus, izpētīt datu kopas un vizualizēt rezultātus vienkāršā un interaktīvā veidā.

Jupyter Notebook atbalsts dažādām programmēšanas valodām arī ļauj lietotājiem izvēlēties valodu, kas vislabāk atbilst viņu vajadzībām prototipu veidošanai un eksperimentēšanai.

Biežāk uzdotie jautājumi (Frequently Asked Questions)

Kāda ir galvenā atšķirība starp JupyterLab un Jupyter Notebook?

JupyterLab ir nākamās paaudzes piezīmjdatora saskarne, kas nodrošina elastīgāku un jaudīgāku platformu darbam ar Jupyter piezīmjdatoriem, kodu un datiem, savukārt Jupyter Notebook ir klasisks piezīmjdatora interfeiss, kas ir vienkāršāks un vienkāršāks.

Kurš rīks ir labāks datu zinātnes projektiem: JupyterLab vai Jupyter Notebook?

JupyterLab ir piemērotāks sarežģītiem datu zinātnes projektiem, kuriem nepieciešama uzlabota koda navigācija, vizualizācija un pielāgošana, savukārt Jupyter Notebook ir piemērotāks vienkāršiem datu analīzes uzdevumiem.

Vai es varu izmantot JupyterLab un Jupyter Notebook vienā projektā?

Jā, vienā projektā var izmantot gan JupyterLab, gan Jupyter Notebook.

Atkarībā no projekta īpašajām prasībām varat izvēlēties rīku, kas vislabāk atbilst jūsu vajadzībām katram uzdevumam vai darba plūsmai.

Secinājums

JupyterLab un Jupyter Notebook ir divi populāri rīki interaktīvu piezīmjdatoru izveidei un kopīgošanai, kas satur dzīvu kodu, vienādojumus, vizualizācijas un aprakstošu tekstu.

JupyterLab ir nākamās paaudzes piezīmjdatora saskarne, kas nodrošina elastīgu un jaudīgu platformu darbam ar Jupyter piezīmjdatoriem, kodu un datiem.

Tā ir piemērotāka sarežģītiem datu zinātnes projektiem, vizualizācijai un pielāgošanai. Jupyter Notebook ir klasiska piezīmjdatora saskarne, kas ir piemērotāka vienkāršai datu analīzei, izglītošanai un prototipu veidošanai.

Tā nodrošina vienkāršu un intuitīvu saskarni, kas ļauj lietotājiem interaktīvi rakstīt un palaist kodu un uzreiz redzēt rezultātus.

Jupyter Notebook atbalsts dažādām programmēšanas valodām un datu vizualizācijas bibliotēkām arī padara to par daudzpusīgu rīku dažādiem lietošanas gadījumiem.

Atkarībā no jūsu projekta īpašajām prasībām varat izvēlēties starp JupyterLab un Jupyter Notebook, lai optimizētu darba plūsmu un produktivitāti.

Citi raksti: