Jupyter ay isang sikat na open-source na proyekto na nagbibigay-daan sa mga user na gumawa at magbahagi ng mga dokumentong naglalaman ng live code, equation, visualization, at narrative text.

Ginagamit ito ng mga data scientist, researcher, at developer para magsagawa ng data analysis, machine learning, scientific simulation, at iba pang gawain.

May dalawang interface ang Jupyter: JupyterLab (ang improvised) at Jupyter Notebook (ang classic). Ang JupyterLab ay isang advanced na web-based na kapaligiran na mas mahusay sa paghawak ng data, mga code at iba pa samantalang ang Jupyter Notebook ay isang mas simpleng interface na may mas kaunting feature.

Sa artikulong ito, matutuklasan natin ang mga pagkakaiba sa pagitan ng dalawang tool na ito at makikita kung ang isa ay mas angkop kaysa sa isa.

Ano ang Dapat Malaman Tungkol sa JupyterLab?

JupyterLab (ang susunod na henerasyong interface ng notebook) ay isang web-based na interactive development environment (IDE) na nagbibigay ng flexible at mahusay na platform para sa pagtatrabaho sa mga notebook, code, at data .

Pinapayagan nito ang mga user na ayusin ang kanilang trabaho sa maraming panel, tab, at window, at i-customize ang kanilang kapaligiran gamit ang mga extension at plugin.

Kabilang sa mga pangunahing tampok ng JupyterLab ang:

1. Multiple Document Interface (MDI): Binibigyang-daan ng JupyterLab ang mga user na magtrabaho kasama ang maraming notebook, console, text editor, at iba pang bahagi sa isang pinagsamang interface. Ginagawa nitong mas madaling magpalipat-lipatiba't ibang mga file at gawain at upang i-drag at i-drop ang mga bahagi sa mga panel.
2. Code Navigation: Nagbibigay ang JupyterLab ng mga advanced na tool sa pag-navigate ng code gaya ng file browser, command palette, code inspector, at isang debugger. Nagbibigay-daan ang mga tool na ito sa mga user na mabilis na mahanap at mag-navigate sa iba't ibang bahagi ng kanilang code, magsagawa ng mga command, at mga error sa pag-debug.
3. Pag-edit ng Rich Text: Sinusuportahan ng JupyterLab ang rich text editing gamit ang Markdown, HTML, at LaTeX. Maaaring gumawa at mag-edit ng mga text cell, heading, listahan, talahanayan, at equation ang mga user gamit ang iba't ibang opsyon sa pag-format.
4. Visualization: Sinusuportahan ng JupyterLab ang malawak na hanay ng mga tool sa visualization ng data gaya ng Matplotlib, Bokeh, Plotly, at Vega. Ang mga user ay maaaring gumawa at magpakita ng mga interactive na plot, chart, at graph sa loob ng kanilang mga notebook.
5. Extension System: Ang JupyterLab ay may modular na arkitektura na nagbibigay-daan sa mga user na palawakin at i-customize ang kanilang kapaligiran gamit ang mga extension at plugin. Maraming mga extension na binuo ng komunidad na available para sa JupyterLab na nagbibigay ng karagdagang functionality gaya ng git integration, code snippet, at mga tema.

Ano ang Dapat Malaman Tungkol sa Jupyter Notebook?

Ang Jupyter Notebook (isang klasikong interface ng notebook) ay isang web-based na interactive na kapaligiran kung saan bukas ang mga user na gawin ang lahat ng simpleng function. Ito ang klasikong interface ng notebook na ginamit ng libu-libong user para sa maramitaon.

Kabilang sa mga pangunahing tampok ng Jupyter Notebook ang:

1. Interface ng Notebook: Jupyter Notebook nagbibigay ng interface ng notebook na nagbibigay-daan sa mga user na gumawa at mag-edit ng mga notebook na binubuo ng mga cell. Ang bawat cell ay maaaring maglaman ng code, text, o markdown.
2. Interactive Computing : Binibigyang-daan ng Jupyter Notebook ang mga user na magpatakbo ng code nang interactive at makita kaagad ang mga resulta. Maaaring gumamit ang mga user ng iba't ibang programming language gaya ng Python, R, Julia, at Scala.
3. Visualization: Sinusuportahan ng Jupyter Notebook ang iba't ibang tool sa visualization ng data gaya ng Matplotlib, Bokeh, at Plotly. Ang mga user ay maaaring gumawa at magpakita ng mga interactive na plot, chart, at graph sa loob ng kanilang mga notebook.
4. Pagbabahagi at Pakikipagtulungan: Ang Jupyter Notebook ay nagbibigay-daan sa mga user na ibahagi ang kanilang mga notebook sa iba at makipagtulungan sa kanila. Maaaring i-export ng mga user ang kanilang mga notebook sa iba't ibang format gaya ng HTML, PDF, at Markdown.
5. Mga Extension: Ang Jupyter Notebook ay may maraming ecosystem ng mga extension na nagbibigay-daan sa mga user na palawigin at i-customize ang kanilang kapaligiran. Maraming extension na binuo ng komunidad na available para sa Jupyter Notebook na nagbibigay ng karagdagang functionality gaya ng spell-checking, code folding, at pag-highlight ng code.

Use Cases Para sa JupyterLab vs. Jupyter Notebook

Ngayong nakita na natin ang mga pagkakaiba sa pagitan ng JupyterLab at Jupyter Notebook, tingnan natin kung ang isa aymas naaangkop kaysa sa iba.

Use Cases para sa JupyterLab:

Data Science Projects

Ang JupyterLab ay mas angkop para sa mga kumplikadong proyekto ng data science na nangangailangan ng advanced na code navigation, visualization, at pagpapasadya.

Pinapayagan nito ang mga user na magtrabaho sa maraming notebook, text editor, at console sa iisang interface, na ginagawang mas madaling ayusin at pamahalaan ang kanilang trabaho.

Ang sistema ng extension ng JupyterLab ay nagbibigay-daan din sa mga user na i-customize ang kanilang kapaligiran na may mga karagdagang feature gaya ng git integration, code snippet, at mga tema.

Machine Learning

Ang JupyterLab ay isang magandang pagpipilian para sa mga proyekto ng machine learning na nangangailangan ng advanced na visualization at mga tool sa pagsusuri.

Sinusuportahan nito ang malawak na hanay ng mga library ng visualization ng data gaya ng Matplotlib, Bokeh, Plotly, at Vega, na maaaring magamit upang lumikha at magpakita ng mga interactive na plot, chart, at graph sa loob ng mga notebook.

Ang command palette at code inspector ng JupyterLab ay nagbibigay din ng advanced na code navigation at mga kakayahan sa pag-debug na kapaki-pakinabang sa mga workflow ng machine learning.

Mga Collaborative na Proyekto

Ang JupyterLab ay isang magandang pagpipilian para sa mga collaborative na proyekto na nangangailangan ng pagbabahagi at kontrol ng bersyon. Sinusuportahan nito ang git integration, na nagpapahintulot sa mga user na pamahalaan ang kanilang code at mga notebook gamit ang mga version control system gaya ng Git o GitHub.

Pinapayagan din ng arkitektura ng multi-user server ng JupyterLabmga user na magbahagi ng mga notebook sa iba at makipagtulungan sa kanila nang real time.

Gamitin ang Mga Case para sa Jupyter Notebook

Simple Data Analysis

Ang Jupyter Notebook ay mas angkop para sa mga simpleng gawain sa pagsusuri ng data na hindi nangangailangan ng advanced na code navigation o visualization. Isa itong simpleng interface ng notebook na nagbibigay-daan sa mga user na gumawa at mag-edit ng mga notebook na binubuo ng mga cell na naglalaman ng code, text, o markdown.

Pag-aaral

Jupyter Ang Notebook ay isang magandang pagpipilian para sa maagang pag-aaral at mga layuning pang-edukasyon tulad ng pagtuturo ng mga programming language o data analysis.

Ito ay isang simple at madaling gamitin na interface na nagbibigay-daan sa mga mag-aaral na magsulat at magpatakbo ng code nang interactive at makita kaagad ang mga resulta.

Ang suporta ng Jupyter Notebook para sa iba't ibang mga programming language gaya ng Python, R, Julia, at Scala ay ginagawa din itong isang versatile na tool para sa pagtuturo ng iba't ibang paradigm sa programming.

Prototyping

Jupyter Notebook ay isang magandang pagpipilian para sa prototyping at eksperimento. Nagbibigay-daan ito sa mga user na mabilis na gumawa at sumubok ng mga snippet ng code, mag-explore ng mga dataset, at mag-visualize ng mga resulta sa simple at interactive na paraan.

Ang suporta ng Jupyter Notebook para sa iba't ibang programming language ay nagbibigay-daan din sa mga user na pumili ng wikang pinakaangkop sa kanilang mga pangangailangan para sa prototyping ateksperimento.

Mga FAQ (Mga Madalas Itanong)

Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng JupyterLab at Jupyter Notebook?

Ang JupyterLab ay isang susunod na henerasyong interface ng notebook na nagbibigay ng mas nababaluktot at makapangyarihang platform para sa pagtatrabaho sa mga notebook, code, at data ng Jupyter, habang ang Jupyter Notebook ay isang klasikong interface ng notebook na mas simple at mas prangka .

Aling tool ang mas mahusay para sa mga proyekto ng data science: JupyterLab o Jupyter Notebook?

Ang JupyterLab ay mas angkop para sa mga kumplikadong proyekto ng data science na nangangailangan ng advanced na code navigation, visualization, at customization, habang ang Jupyter Notebook ay mas angkop para sa mga simpleng gawain sa pagsusuri ng data.

Maaari ko bang gamitin ang JupyterLab at Jupyter Notebook para sa parehong proyekto?

Oo, maaari mong gamitin ang JupyterLab at Jupyter Notebook para sa parehong proyekto.

Depende sa mga partikular na kinakailangan ng iyong proyekto, maaari mong piliin ang tool na pinakaangkop sa iyong mga pangangailangan para sa bawat gawain o daloy ng trabaho.

Konklusyon

Ang JupyterLab at Jupyter Notebook ay dalawa sikat na tool para sa paglikha at pagbabahagi ng mga interactive na notebook na naglalaman ng live code, equation, visualization, at narrative text.

Ang JupyterLab ay isang susunod na henerasyong interface ng notebook na nagbibigay ng flexible at mahusay na platform para sa pagtatrabaho sa mga notebook, code, at data ng Jupyter.

Ito ay mas angkop para sa mga kumplikadong proyekto ng data science, visualization, at pag-customize. Ang Jupyter Notebook ay isang klasikong interface ng notebook na mas angkop para sa simpleng datapagsusuri, edukasyon, at prototyping.

Nagbibigay ito ng simple at intuitive na interface na nagbibigay-daan sa mga user na magsulat at magpatakbo ng code nang interactive at makita kaagad ang mga resulta.

Ang suporta ng Jupyter Notebook para sa iba't ibang mga programming language at mga library ng visualization ng data ay ginagawa din itong isang maraming nalalaman na tool para sa iba't ibang mga kaso ng paggamit.

Depende sa mga partikular na kinakailangan ng iyong proyekto, maaari kang pumili sa pagitan ng JupyterLab at Jupyter Notebook upang i-optimize ang iyong daloy ng trabaho at pagiging produktibo.

Iba Pang Mga Artikulo: