Jupyter हा एक लोकप्रिय मुक्त-स्रोत प्रकल्प आहे जो वापरकर्त्यांना थेट कोड, समीकरणे, व्हिज्युअलायझेशन आणि वर्णनात्मक मजकूर असलेले दस्तऐवज तयार आणि सामायिक करण्यास अनुमती देतो.

डेटा सायंटिस्ट, संशोधक आणि डेव्हलपर डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग, वैज्ञानिक सिम्युलेशन आणि इतर कार्ये करण्यासाठी याचा वापर करतात.

Jupyter चे दोन इंटरफेस आहेत: JupyterLab (इम्प्रोव्हाइज्ड एक) आणि Jupyter Notebook (क्लासिक). JupyterLab एक प्रगत वेब-आधारित वातावरण आहे जे डेटा, कोड आणि इत्यादी हाताळण्यासाठी चांगले आहे तर ज्युपीटर नोटबुक कमी वैशिष्ट्यांसह एक सोपा इंटरफेस आहे.

या लेखात, आम्ही या दोन साधनांमधील फरक शोधू आणि एक दुसऱ्यापेक्षा केव्हा योग्य आहे ते पाहू.

JupyterLab बद्दल काय जाणून घ्यावे?

JupyterLab (पुढील पिढीचा नोटबुक इंटरफेस) हे वेब-आधारित परस्पर विकास वातावरण (IDE) आहे जे नोटबुक, कोड आणि डेटासह कार्य करण्यासाठी एक लवचिक आणि शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म प्रदान करते .

हे वापरकर्त्यांना त्यांचे कार्य एकाधिक पॅनेल, टॅब आणि विंडोमध्ये व्यवस्थापित करण्यास आणि विस्तार आणि प्लगइन वापरून त्यांचे वातावरण सानुकूलित करण्यास अनुमती देते.

JupyterLab च्या मुख्य वैशिष्ट्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

1. मल्टिपल डॉक्युमेंट इंटरफेस (MDI): JupyterLab वापरकर्त्यांना एकाच इंटिग्रेटेड इंटरफेसमध्ये एकाधिक नोटबुक, कन्सोल, टेक्स्ट एडिटर आणि इतर घटकांसह कार्य करण्यास अनुमती देते. हे दरम्यान स्विच करणे सोपे करतेभिन्न फाइल्स आणि कार्ये आणि पॅनेलवर घटक ड्रॅग आणि ड्रॉप करण्यासाठी.
2. कोड नेव्हिगेशन: JupyterLab प्रगत कोड नेव्हिगेशन साधने प्रदान करते जसे की फाइल ब्राउझर, कमांड पॅलेट, कोड इन्स्पेक्टर आणि एक डीबगर ही साधने वापरकर्त्यांना त्यांच्या कोडचे वेगवेगळे भाग त्वरीत शोधू आणि नेव्हिगेट करू देतात, कमांड कार्यान्वित करू शकतात आणि त्रुटी डीबग करू शकतात.
3. रिच टेक्स्ट एडिटिंग: JupyterLab मार्कडाउन, HTML आणि वापरून रिच टेक्स्ट एडिटिंगला समर्थन देते LaTeX. वापरकर्ते विविध स्वरूपन पर्यायांचा वापर करून मजकूर सेल, शीर्षके, सूची, सारण्या आणि समीकरणे तयार आणि संपादित करू शकतात.
4. व्हिज्युअलायझेशन: JupyterLab डेटा व्हिज्युअलायझेशन साधनांच्या विस्तृत श्रेणीचे समर्थन करते जसे की Matplotlib, बोकेह, प्लॉटली आणि वेगा. वापरकर्ते त्यांच्या नोटबुकमध्ये परस्परसंवादी प्लॉट, चार्ट आणि आलेख तयार आणि प्रदर्शित करू शकतात.
5. विस्तार प्रणाली: JupyterLab मध्ये एक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर आहे जे वापरकर्त्यांना विस्तार आणि प्लगइन वापरून त्यांचे वातावरण विस्तृत आणि सानुकूलित करू देते. JupyterLab साठी अनेक समुदाय-निर्मित विस्तार उपलब्ध आहेत जे अतिरिक्त कार्यक्षमता प्रदान करतात जसे की git integration, code snippets, and themes.

Jupyter Notebook बद्दल काय जाणून घ्यावे?

ज्युपिटर नोटबुक (क्लासिक नोटबुक इंटरफेस) हे वेब-आधारित परस्परसंवादी वातावरण आहे जिथे वापरकर्ते सर्व सोपी कार्ये करण्यासाठी खुले असतात. हा क्लासिक नोटबुक इंटरफेस आहे जो हजारो वापरकर्त्यांनी अनेकांसाठी वापरला आहेवर्षे.

ज्युपिटर नोटबुकच्या मुख्य वैशिष्ट्यांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

1. नोटबुक इंटरफेस: ज्युपिटर नोटबुक एक नोटबुक इंटरफेस प्रदान करतो जो वापरकर्त्यांना सेल असलेली नोटबुक तयार आणि संपादित करण्यास अनुमती देतो. प्रत्येक सेलमध्ये कोड, मजकूर किंवा मार्कडाउन असू शकतो.
2. इंटरएक्टिव्ह कॉम्प्युटिंग : ज्युपिटर नोटबुक वापरकर्त्यांना परस्परसंवादीपणे कोड चालवण्याची आणि परिणाम त्वरित पाहण्याची परवानगी देते. वापरकर्ते Python, R, Julia आणि Scala सारख्या विविध प्रोग्रामिंग भाषा वापरू शकतात.
3. व्हिज्युअलायझेशन: Jupyter Notebook विविध डेटा व्हिज्युअलायझेशन टूल्स जसे की Matplotlib, Bokeh आणि Plotly चे समर्थन करते. वापरकर्ते त्यांच्या नोटबुकमध्ये परस्परसंवादी प्लॉट, चार्ट आणि आलेख तयार आणि प्रदर्शित करू शकतात.
4. शेअरिंग आणि सहयोग: ज्युपीटर नोटबुक वापरकर्त्यांना त्यांची नोटबुक इतरांसोबत सामायिक करण्यास आणि त्यावर सहयोग करण्यास अनुमती देते. वापरकर्ते त्यांची नोटबुक HTML, PDF आणि मार्कडाउन सारख्या विविध फॉरमॅटमध्ये निर्यात करू शकतात.
5. विस्तार: Jupyter Notebook मध्ये विस्तारांची समृद्ध इकोसिस्टम आहे जी वापरकर्त्यांना त्यांच्या वातावरणाचा विस्तार आणि सानुकूलित करण्याची परवानगी देते. Jupyter Notebook साठी अनेक समुदाय-निर्मित विस्तार उपलब्ध आहेत जे अतिरिक्त कार्यक्षमता प्रदान करतात जसे की स्पेल-चेकिंग, कोड फोल्डिंग आणि कोड हायलाइटिंग.

JupyterLab vs. Jupyter Notebook साठी केसेस वापरा

आता आपण JupyterLab आणि Jupyter Notebook मधील फरक पाहिला आहे, ते कधी आहे ते पाहूया.इतरांपेक्षा अधिक योग्य.

JupyterLab साठी केसेस वापरा:

डेटा सायन्स प्रोजेक्ट्स

JupyterLab जटिल डेटा सायन्स प्रोजेक्टसाठी अधिक योग्य आहे ज्यांना प्रगत कोड नेव्हिगेशन, व्हिज्युअलायझेशन आणि सानुकूलन

हे वापरकर्त्यांना एकाच इंटरफेसमध्ये एकाधिक नोटबुक, मजकूर संपादक आणि कन्सोलसह कार्य करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे त्यांचे कार्य व्यवस्थापित करणे आणि व्यवस्थापित करणे सोपे होते.

JupyterLab ची एक्स्टेंशन सिस्टीम वापरकर्त्यांना गीट इंटिग्रेशन, कोड स्निपेट्स आणि थीम यांसारख्या अतिरिक्त वैशिष्ट्यांसह त्यांचे वातावरण सानुकूलित करण्याची अनुमती देते.

मशीन लर्निंग

JupyterLab हा एक चांगला पर्याय आहे मशीन लर्निंग प्रकल्प ज्यांना प्रगत व्हिज्युअलायझेशन आणि विश्लेषण साधने आवश्यक आहेत.

हे मॅटप्लॉटलिब, बोकेह, प्लॉटली आणि वेगा सारख्या विस्तृत डेटा व्हिज्युअलायझेशन लायब्ररींना समर्थन देते, ज्याचा वापर नोटबुकमध्ये परस्पर प्लॉट, चार्ट आणि आलेख तयार करण्यासाठी आणि प्रदर्शित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.

JupyterLab चे कमांड पॅलेट आणि कोड इन्स्पेक्टर प्रगत कोड नेव्हिगेशन आणि डीबगिंग क्षमता देखील प्रदान करतात जे मशीन लर्निंग वर्कफ्लोमध्ये उपयुक्त आहेत.

सहयोगी प्रकल्प

सहयोगी प्रकल्पांसाठी JupyterLab हा एक चांगला पर्याय आहे. ज्यासाठी शेअरिंग आणि आवृत्ती नियंत्रण आवश्यक आहे. हे git इंटिग्रेशनला सपोर्ट करते, जे वापरकर्त्यांना Git किंवा GitHub सारख्या आवृत्ती नियंत्रण प्रणाली वापरून त्यांचे कोड आणि नोटबुक व्यवस्थापित करण्यास अनुमती देते.

JupyterLab चे मल्टी-यूजर सर्व्हर आर्किटेक्चर देखील परवानगी देतेवापरकर्ते इतरांसह नोटबुक सामायिक करण्यासाठी आणि रीअल टाइममध्ये त्यांच्यावर सहयोग करतात.

Jupyter Notebook साठी केसेस वापरा

साधे डेटा विश्लेषण

ज्युपिटर नोटबुक साध्या डेटा विश्लेषण कार्यांसाठी अधिक योग्य आहे ज्यांना प्रगत कोड नेव्हिगेशन किंवा व्हिज्युअलायझेशनची आवश्यकता नाही. हा एक साधा नोटबुक इंटरफेस आहे जो वापरकर्त्यांना कोड, मजकूर किंवा मार्कडाउन असलेल्या सेल असलेल्या नोटबुक तयार आणि संपादित करण्यास अनुमती देतो.

लर्निंग

ज्युपिटर प्रारंभिक शिक्षण आणि प्रोग्रामिंग भाषा शिकवणे किंवा डेटा विश्लेषण यासारख्या शैक्षणिक हेतूंसाठी नोटबुक हा एक चांगला पर्याय आहे.

हा एक साधा आणि अंतर्ज्ञानी इंटरफेस आहे जो विद्यार्थ्यांना संवादात्मकपणे कोड लिहू आणि चालवू देतो आणि परिणाम लगेच पाहू शकतो.

पायथन, आर, ज्युलिया आणि स्काला यांसारख्या विविध प्रोग्रामिंग भाषांसाठी ज्युपिटर नोटबुकचे समर्थन हे विविध प्रोग्रामिंग पॅराडिग्म्स शिकवण्यासाठी एक बहुमुखी साधन बनवते.

प्रोटोटाइपिंग

ज्युपिटर नोटबुक प्रोटोटाइपिंग आणि प्रयोगासाठी एक चांगला पर्याय आहे. हे वापरकर्त्यांना कोड स्निपेट्स द्रुतपणे तयार करण्यास आणि चाचणी करण्यास, डेटासेट एक्सप्लोर करण्यास आणि सोप्या आणि परस्परसंवादी पद्धतीने परिणामांची कल्पना करण्यास अनुमती देते.

विविध प्रोग्रॅमिंग भाषांसाठी ज्युपिटर नोटबुकचे समर्थन देखील वापरकर्त्यांना प्रोटोटाइपिंगसाठी त्यांच्या गरजेनुसार योग्य अशी भाषा निवडण्याची परवानगी देते आणिप्रयोग.

FAQ (वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न)

JupyterLab आणि Jupyter Notebook मधील मुख्य फरक काय आहे?

JupyterLab हा पुढील पिढीचा नोटबुक इंटरफेस आहे जो ज्युपिटर नोटबुक, कोड आणि डेटासह कार्य करण्यासाठी अधिक लवचिक आणि शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म प्रदान करतो, तर ज्युपीटर नोटबुक हा एक क्लासिक नोटबुक इंटरफेस आहे जो अधिक सोपा आणि सरळ आहे .

डेटा विज्ञान प्रकल्पांसाठी कोणते साधन चांगले आहे: JupyterLab किंवा Jupyter Notebook?

JupyterLab जटिल डेटा विज्ञान प्रकल्पांसाठी अधिक योग्य आहे ज्यासाठी प्रगत कोड नेव्हिगेशन, व्हिज्युअलायझेशन आणि कस्टमायझेशन आवश्यक आहे, तर Jupyter Notebook साध्या डेटा विश्लेषण कार्यांसाठी अधिक योग्य आहे.

मी एकाच प्रकल्पासाठी JupyterLab आणि Jupyter Notebook वापरू शकतो का?

होय, तुम्ही एकाच प्रोजेक्टसाठी JupyterLab आणि Jupyter Notebook दोन्ही वापरू शकता.

तुमच्या प्रकल्पाच्या विशिष्ट आवश्यकतांवर अवलंबून, तुम्ही प्रत्येक कार्यासाठी किंवा कार्यप्रवाहासाठी तुमच्या गरजेनुसार सर्वोत्तम साधन निवडू शकता.

निष्कर्ष

JupyterLab आणि Jupyter Notebook हे दोन आहेत. लाइव्ह कोड, समीकरणे, व्हिज्युअलायझेशन आणि वर्णनात्मक मजकूर असलेली परस्परसंवादी नोटबुक तयार आणि सामायिक करण्यासाठी लोकप्रिय साधने.

JupyterLab हा पुढच्या पिढीचा नोटबुक इंटरफेस आहे जो Jupyter नोटबुक, कोड आणि डेटासह कार्य करण्यासाठी एक लवचिक आणि शक्तिशाली प्लॅटफॉर्म प्रदान करतो.

हे जटिल डेटा विज्ञान प्रकल्प, व्हिज्युअलायझेशन आणि कस्टमायझेशनसाठी अधिक योग्य आहे. ज्युपिटर नोटबुक हा एक क्लासिक नोटबुक इंटरफेस आहे जो साध्या डेटासाठी अधिक योग्य आहेविश्लेषण, शिक्षण आणि प्रोटोटाइपिंग.

हा एक साधा आणि अंतर्ज्ञानी इंटरफेस प्रदान करतो जो वापरकर्त्यांना परस्परसंवादीपणे कोड लिहू आणि चालवू देतो आणि परिणाम त्वरित पाहू देतो.

विविध प्रोग्रॅमिंग भाषा आणि डेटा व्हिज्युअलायझेशन लायब्ररीसाठी ज्युपिटर नोटबुकचे समर्थन हे विविध वापर प्रकरणांसाठी एक बहुमुखी साधन बनवते.

तुमच्या प्रकल्पाच्या विशिष्ट आवश्यकतांवर अवलंबून, तुमचा कार्यप्रवाह आणि उत्पादकता ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी तुम्ही JupyterLab आणि Jupyter Notebook यापैकी निवडू शकता.

इतर लेख: