Jupyter เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สยอดนิยมที่ให้ผู้ใช้สร้างและแบ่งปันเอกสารที่มีโค้ดสด สมการ การแสดงภาพ และข้อความบรรยาย

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย และนักพัฒนาใช้ข้อมูลนี้เพื่อดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง การจำลองทางวิทยาศาสตร์ และงานอื่นๆ

Jupyter มีสองอินเทอร์เฟซ: JupyterLab (แบบชั่วคราว) และ Jupyter Notebook (แบบคลาสสิก) JupyterLab เป็นสภาพแวดล้อมบนเว็บขั้นสูงที่จัดการข้อมูล รหัส และอื่นๆ ได้ดีกว่า ในขณะที่ Jupyter Notebook เป็นอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายกว่าแต่มีฟีเจอร์น้อยกว่า

ในบทความนี้ เราจะค้นพบความแตกต่างระหว่างเครื่องมือทั้งสองนี้และดูว่าเครื่องมือใดเหมาะสมกว่ากัน

สิ่งที่ต้องรู้เกี่ยวกับ JupyterLab

JupyterLab (อินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กยุคหน้า) เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาเชิงโต้ตอบบนเว็บ (IDE) ที่ให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานกับโน้ตบุ๊ก โค้ด และข้อมูล

อนุญาตให้ผู้ใช้จัดระเบียบงานของตนเป็นแผง แท็บ และหน้าต่างหลายรายการ และปรับแต่งสภาพแวดล้อมโดยใช้ส่วนขยายและปลั๊กอิน

คุณสมบัติหลักของ JupyterLab ได้แก่:

1. อินเทอร์เฟซเอกสารหลายรายการ (MDI): JupyterLab ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับโน้ตบุ๊ก คอนโซล โปรแกรมแก้ไขข้อความ และส่วนประกอบอื่นๆ ได้หลายรายการในอินเทอร์เฟซเดียว ทำให้ง่ายต่อการสลับระหว่างไฟล์และงานต่างๆ และเพื่อลากและวางส่วนประกอบต่างๆ ในพาเนลต่างๆ
2. การนำทางโค้ด: JupyterLab มีเครื่องมือการนำทางโค้ดขั้นสูง เช่น ไฟล์เบราว์เซอร์ จานคำสั่ง ตัวตรวจสอบโค้ด และ ดีบักเกอร์ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาและนำทางไปยังส่วนต่าง ๆ ของโค้ด เรียกใช้คำสั่ง และดีบักข้อผิดพลาดได้อย่างรวดเร็ว
3. การแก้ไข Rich Text: JupyterLab รองรับการแก้ไข Rich Text โดยใช้ Markdown, HTML และ น้ำยาง ผู้ใช้สามารถสร้างและแก้ไขเซลล์ข้อความ ส่วนหัว รายการ ตาราง และสมการโดยใช้ตัวเลือกการจัดรูปแบบที่หลากหลาย
4. การแสดงภาพ: JupyterLab รองรับเครื่องมือการแสดงข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Matplotlib โบเก้ พลอตลี่ และเวก้า ผู้ใช้สามารถสร้างและแสดงแผนผัง แผนภูมิ และกราฟแบบอินเทอร์แอกทีฟภายในสมุดบันทึกของตนได้
5. ระบบส่วนขยาย: JupyterLab มีสถาปัตยกรรมโมดูลาร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถขยายและปรับแต่งสภาพแวดล้อมโดยใช้ส่วนขยายและปลั๊กอิน มีส่วนขยายที่สร้างโดยชุมชนมากมายสำหรับ JupyterLab ซึ่งมีฟังก์ชันเพิ่มเติม เช่น การรวม git, ข้อมูลโค้ด และธีม

สิ่งที่ต้องรู้เกี่ยวกับ Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (อินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กแบบคลาสสิก) เป็นสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบบนเว็บที่ผู้ใช้เปิดให้ใช้งานฟังก์ชันง่ายๆ ทั้งหมดได้ เป็นอินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กแบบคลาสสิกที่มีผู้ใช้หลายพันคนใช้มาเป็นเวลานานปี

คุณสมบัติหลักของ Jupyter Notebook ได้แก่:

1. ส่วนต่อประสานกับโน้ตบุ๊ค: Jupyter Notebook มีส่วนต่อประสานสมุดบันทึกที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและแก้ไขสมุดบันทึกที่ประกอบด้วยเซลล์ต่างๆ แต่ละเซลล์สามารถมีโค้ด ข้อความ หรือมาร์กดาวน์ได้
2. Interactive Computing : Jupyter Notebook ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้โค้ดแบบโต้ตอบและดูผลลัพธ์ได้ทันที ผู้ใช้สามารถใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Python, R, Julia และ Scala
3. การแสดงภาพ: Jupyter Notebook รองรับเครื่องมือการแสดงข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Matplotlib, Bokeh และ Plotly ผู้ใช้สามารถสร้างและแสดงแผนผัง แผนภูมิ และกราฟแบบโต้ตอบภายในสมุดบันทึกของตนได้
4. การแบ่งปันและการทำงานร่วมกัน: Jupyter Notebook ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแบ่งปันสมุดบันทึกของตนกับผู้อื่นและทำงานร่วมกันได้ ผู้ใช้สามารถส่งออกสมุดบันทึกในรูปแบบต่างๆ เช่น HTML, PDF และ Markdown
5. ส่วนขยาย: Jupyter Notebook มีระบบนิเวศของส่วนขยายมากมายที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถขยายและปรับแต่งสภาพแวดล้อมของตนเองได้ มีส่วนขยายที่สร้างโดยชุมชนมากมายสำหรับ Jupyter Notebook ซึ่งมีฟังก์ชันเพิ่มเติม เช่น การตรวจสอบการสะกด การพับโค้ด และการเน้นโค้ด

Use Cases For JupyterLab vs. Jupyter Notebook

ตอนนี้เราได้เห็นความแตกต่างระหว่าง JupyterLab และ Jupyter Notebook แล้ว มาดูกันดีกว่าว่าอันไหนเป็นอย่างไรเหมาะสมกว่าอันอื่น

กรณีการใช้งานสำหรับ JupyterLab:

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

JupyterLab เหมาะสมกว่าสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการนำทางโค้ดขั้นสูง การแสดงภาพ และ การปรับแต่ง

ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานกับสมุดบันทึก โปรแกรมแก้ไขข้อความ และคอนโซลหลายรายการในอินเทอร์เฟซเดียว ทำให้จัดระเบียบและจัดการงานได้ง่ายขึ้น

ระบบส่วนขยายของ JupyterLab ยังช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งสภาพแวดล้อมด้วยคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น การรวมคอมไพล์ ข้อมูลโค้ด และธีม

แมชชีนเลิร์นนิง

JupyterLab เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับ โครงการแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องการเครื่องมือสร้างภาพและการวิเคราะห์ขั้นสูง

รองรับไลบรารีการแสดงข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Matplotlib, Bokeh, Plotly และ Vega ซึ่งสามารถใช้สร้างและแสดงแผนภาพ แผนภูมิ และกราฟแบบโต้ตอบภายในสมุดบันทึก

แผงคำสั่งและตัวตรวจสอบโค้ดของ JupyterLab ยังให้การนำทางโค้ดขั้นสูงและความสามารถในการดีบักที่เป็นประโยชน์ในเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง

โครงการความร่วมมือ

JupyterLab เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับโครงการความร่วมมือ ที่ต้องการการแชร์และการควบคุมเวอร์ชัน รองรับการรวม git ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการโค้ดและโน้ตบุ๊กโดยใช้ระบบควบคุมเวอร์ชัน เช่น Git หรือ GitHub

สถาปัตยกรรมเซิร์ฟเวอร์แบบผู้ใช้หลายคนของ JupyterLab ยังอนุญาตอีกด้วยผู้ใช้สามารถแบ่งปันสมุดบันทึกกับผู้อื่นและทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์

ใช้เคสสำหรับ Jupyter Notebook

การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย

Jupyter Notebook เหมาะสมกว่าสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่ายที่ไม่ต้องการการนำทางด้วยโค้ดขั้นสูงหรือการแสดงภาพ เป็นอินเทอร์เฟซสมุดบันทึกที่เรียบง่ายที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างและแก้ไขสมุดบันทึกที่ประกอบด้วยเซลล์ที่มีรหัส ข้อความ หรือมาร์กดาวน์

การเรียนรู้

จูปีเตอร์ Notebook เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการเรียนรู้ในระยะเริ่มต้นและเพื่อการศึกษา เช่น การสอนภาษาโปรแกรมหรือการวิเคราะห์ข้อมูล

เป็นอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย ซึ่งช่วยให้นักเรียนเขียนและเรียกใช้โค้ดแบบโต้ตอบได้ และดูผลลัพธ์ได้ทันที

Jupyter Notebook รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Python, R, Julia และ Scala ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับการสอนกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมต่างๆ

การสร้างต้นแบบ

Jupyter Notebook เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการสร้างต้นแบบและการทดลอง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและทดสอบส่วนย่อยของโค้ด สำรวจชุดข้อมูล และแสดงภาพผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็วด้วยวิธีที่ง่ายและโต้ตอบได้

การรองรับภาษาโปรแกรมต่างๆ ของ Jupyter Notebook ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกภาษาที่ตรงกับความต้องการมากที่สุดสำหรับการสร้างต้นแบบและการทดลอง

คำถามที่พบบ่อย (คำถามที่พบบ่อย)

ความแตกต่างหลักระหว่าง JupyterLab และ Jupyter Notebook คืออะไร

JupyterLab เป็นอินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่ให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและทรงพลังมากขึ้นสำหรับการทำงานกับโน้ตบุ๊ก รหัส และข้อมูลของ Jupyter ขณะที่ Jupyter Notebook เป็นอินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กแบบคลาสสิกที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมามากขึ้น .

เครื่องมือใดดีกว่าสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล: JupyterLab หรือ Jupyter Notebook

JupyterLab เหมาะกว่าสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการนำทางโค้ดขั้นสูง การแสดงภาพ และการปรับแต่ง ในขณะที่ Jupyter Notebook เหมาะสมกว่าสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย

ฉันสามารถใช้ JupyterLab และ Jupyter Notebook สำหรับโครงการเดียวกันได้หรือไม่

ใช่ คุณสามารถใช้ทั้ง JupyterLab และ Jupyter Notebook สำหรับโครงการเดียวกัน

ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการของคุณ คุณสามารถเลือกเครื่องมือที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุดสำหรับแต่ละงานหรือขั้นตอนการทำงาน

สรุป

JupyterLab และ Jupyter Notebook เป็นสองอย่าง เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการสร้างและแชร์สมุดบันทึกแบบโต้ตอบที่มีรหัสสด สมการ การแสดงภาพ และข้อความบรรยาย

JupyterLab เป็นอินเทอร์เฟซสำหรับโน้ตบุ๊กยุคใหม่ที่ให้แพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและทรงพลังสำหรับการทำงานกับโน้ตบุ๊ก โค้ด และข้อมูลของ Jupyter

เหมาะสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อน การสร้างภาพ และการปรับแต่ง Jupyter Notebook เป็นอินเทอร์เฟซโน้ตบุ๊กแบบคลาสสิกที่เหมาะกับข้อมูลทั่วไปมากกว่าการวิเคราะห์ การศึกษา และการสร้างต้นแบบ

มีอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเขียนและเรียกใช้โค้ดแบบโต้ตอบและดูผลลัพธ์ได้ทันที

Jupyter Notebook รองรับภาษาโปรแกรมต่างๆ และไลบรารีการแสดงข้อมูลทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์สำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ

ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการของคุณ คุณสามารถเลือกระหว่าง JupyterLab และ Jupyter Notebook เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์และประสิทธิภาพการทำงานของคุณ

บทความอื่นๆ: