Jupyter är ett populärt projekt med öppen källkod som gör det möjligt för användare att skapa och dela dokument som innehåller levande kod, ekvationer, visualiseringar och berättande text.

Den används av datavetare, forskare och utvecklare för att utföra dataanalyser, maskininlärning, vetenskapliga simuleringar och andra uppgifter.

Jupyter har två gränssnitt: JupyterLab (det improviserade) och Jupyter Notebook (det klassiska). JupyterLab är en avancerad webbaserad miljö som är bättre på att hantera data, koder etc. medan Jupyter Notebook är ett enklare gränssnitt med färre funktioner.

I den här artikeln ska vi ta reda på skillnaderna mellan dessa två verktyg och se när det ena är lämpligare än det andra.

Vad ska du veta om JupyterLab?

JupyterLab (nästa generations gränssnitt för anteckningsböcker) är en webbaserad interaktiv utvecklingsmiljö (IDE) som erbjuder en flexibel och kraftfull plattform för arbete med anteckningsböcker, kod och data. .

Användaren kan organisera sitt arbete i flera paneler, flikar och fönster och anpassa sin miljö med hjälp av tillägg och plugins.

De viktigaste funktionerna i JupyterLab är följande:

1. MDI (Multiple Document Interface): JupyterLab gör det möjligt för användare att arbeta med flera anteckningsböcker, konsoler, textredigerare och andra komponenter i ett enda integrerat gränssnitt. Detta gör det lättare att växla mellan olika filer och uppgifter och att dra och släppa komponenter mellan paneler.
2. Kodnavigering: JupyterLab har avancerade verktyg för kodnavigering, t.ex. en filbläddrare, en kommandopalett, en kodinspektör och en felsökare. Med dessa verktyg kan användaren snabbt hitta och navigera till olika delar av koden, utföra kommandon och felsöka fel.
3. Redigering av rik text: JupyterLab stöder redigering av rik text med Markdown, HTML och LaTeX. Användare kan skapa och redigera textceller, rubriker, listor, tabeller och ekvationer med hjälp av en mängd olika formateringsalternativ.
4. Visualisering: JupyterLab stöder ett stort antal verktyg för datavisualisering, t.ex. Matplotlib, Bokeh, Plotly och Vega. Användare kan skapa och visa interaktiva diagram, diagram och grafer i sina anteckningsböcker.
5. Förlängningssystem: JupyterLab har en modulär arkitektur som gör det möjligt för användarna att utöka och anpassa sin miljö med hjälp av tillägg och plugins. Det finns många tillägg som byggts upp av gemenskapen och som ger ytterligare funktionalitet, t.ex. git-integration, kodutdrag och teman.

Vad ska du veta om Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (ett klassiskt anteckningsboksgränssnitt) är en webbaserad interaktiv miljö där användarna kan utföra alla enkla funktioner. Det är det klassiska anteckningsboksgränssnittet som har använts av tusentals användare i många år.

De viktigaste funktionerna i Jupyter Notebook är följande:

1. Bärbar dator Gränssnitt: Jupyter Notebook är ett gränssnitt för anteckningsböcker som gör det möjligt för användare att skapa och redigera anteckningsböcker som består av celler. Varje cell kan innehålla kod, text eller markdown.
2. Interaktiv databehandling : Jupyter Notebook gör det möjligt för användare att köra kod interaktivt och se resultaten omedelbart. Användarna kan använda olika programmeringsspråk som Python, R, Julia och Scala.
3. Visualisering: Jupyter Notebook har stöd för en mängd olika verktyg för datavisualisering, t.ex. Matplotlib, Bokeh och Plotly. Användare kan skapa och visa interaktiva diagram, diagram och grafer i sina anteckningsböcker.
4. Delning och samarbete: Jupyter Notebook gör det möjligt för användare att dela sina anteckningsböcker med andra och samarbeta kring dem. Användarna kan exportera sina anteckningsböcker i olika format som HTML, PDF och Markdown.
5. Förlängningar: Jupyter Notebook har ett rikt ekosystem av tillägg som gör det möjligt för användare att utöka och anpassa sin miljö. Det finns många gemenskapsbyggda tillägg tillgängliga för Jupyter Notebook som ger ytterligare funktioner som stavningskontroll, kodveckning och kodmarkering.

Användningsområden för JupyterLab jämfört med Jupyter Notebook

Nu när vi har sett skillnaderna mellan JupyterLab och Jupyter Notebook ska vi se när den ena är lämpligare än den andra.

Användningsområden för JupyterLab:

Projekt inom datavetenskap

JupyterLab lämpar sig bättre för komplexa datavetenskapsprojekt som kräver avancerad kodnavigering, visualisering och anpassning.

Det gör det möjligt för användare att arbeta med flera anteckningsböcker, textredigerare och konsoler i ett enda gränssnitt, vilket gör det lättare att organisera och hantera sitt arbete.

JupyterLabs tilläggssystem gör det också möjligt för användare att anpassa sin miljö med ytterligare funktioner som git-integration, kodutdrag och teman.

Maskininlärning

JupyterLab är ett bra val för maskininlärningsprojekt som kräver avancerade visualiserings- och analysverktyg.

Den har stöd för ett stort antal bibliotek för datavisualisering, t.ex. Matplotlib, Bokeh, Plotly och Vega, som kan användas för att skapa och visa interaktiva diagram, diagram och grafer i anteckningsböcker.

JupyterLabs kommandopalett och kodinspektör ger också avancerad kodnavigering och felsökningsfunktioner som är användbara i arbetsflöden för maskininlärning.

Samarbetsprojekt

JupyterLab är ett bra val för samarbetsprojekt som kräver delning och versionskontroll. Det stöder git-integration, vilket gör att användare kan hantera sin kod och sina anteckningsböcker med versionskontrollsystem som Git eller GitHub.

JupyterLabs serverarkitektur för flera användare gör det också möjligt för användare att dela anteckningsböcker med andra och samarbeta med dem i realtid.

Användningsområden för Jupyter Notebook

Enkel dataanalys

Jupyter Notebook lämpar sig bättre för enkla dataanalysuppgifter som inte kräver avancerad kodnavigering eller visualisering. Det är ett enkelt anteckningsboksgränssnitt som gör det möjligt för användare att skapa och redigera anteckningsböcker som består av celler som innehåller kod, text eller markdown.

Lärande

Jupyter Notebook är ett bra val för tidig inlärning och utbildningsändamål, t.ex. för att lära ut programmeringsspråk eller dataanalys.

Det är ett enkelt och intuitivt gränssnitt som gör det möjligt för eleverna att skriva och köra kod interaktivt och se resultaten omedelbart.

Jupyter Notebook har stöd för olika programmeringsspråk som Python, R, Julia och Scala, vilket gör det till ett mångsidigt verktyg för att lära ut olika programmeringsparadigm.

Prototypframställning

Jupyter Notebook är ett bra val för prototyper och experiment. Med Jupyter Notebook kan användare snabbt skapa och testa kodstycken, utforska datamängder och visualisera resultat på ett enkelt och interaktivt sätt.

Jupyter Notebook har stöd för olika programmeringsspråk, vilket gör det möjligt för användare att välja det språk som bäst passar deras behov av prototyper och experiment.

FAQ (vanliga frågor)

Vad är den största skillnaden mellan JupyterLab och Jupyter Notebook?

JupyterLab är nästa generations gränssnitt för anteckningsböcker som ger en mer flexibel och kraftfull plattform för arbete med Jupyter-notebooks, kod och data, medan Jupyter Notebook är ett klassiskt gränssnitt för anteckningsböcker som är enklare och mer okomplicerat.

Vilket verktyg är bäst för datavetenskapsprojekt: JupyterLab eller Jupyter Notebook?

JupyterLab passar bättre för komplexa datavetenskapsprojekt som kräver avancerad kodnavigering, visualisering och anpassning, medan Jupyter Notebook passar bättre för enkla dataanalyser.

Kan jag använda JupyterLab och Jupyter Notebook i samma projekt?

Ja, du kan använda både JupyterLab och Jupyter Notebook i samma projekt.

Beroende på projektets specifika krav kan du välja det verktyg som bäst passar dina behov för varje uppgift eller arbetsflöde.

Slutsats

JupyterLab och Jupyter Notebook är två populära verktyg för att skapa och dela interaktiva anteckningsböcker som innehåller levande kod, ekvationer, visualiseringar och berättande text.

JupyterLab är ett nästa generations gränssnitt för anteckningsböcker som erbjuder en flexibel och kraftfull plattform för arbete med Jupyter-notebooks, kod och data.

Det passar bättre för komplexa datavetenskapsprojekt, visualisering och anpassning. Jupyter Notebook är ett klassiskt anteckningsboksgränssnitt som passar bättre för enkel dataanalys, utbildning och prototyper.

Den har ett enkelt och intuitivt gränssnitt som gör det möjligt för användare att skriva och köra kod interaktivt och se resultaten omedelbart.

Jupyter Notebook har stöd för olika programmeringsspråk och bibliotek för datavisualisering, vilket gör det till ett mångsidigt verktyg för olika användningsområden.

Beroende på de specifika kraven i ditt projekt kan du välja mellan JupyterLab och Jupyter Notebook för att optimera ditt arbetsflöde och din produktivitet.

Andra artiklar: