У чому різниця між JupyterLab та Jupyter Notebook? Чи є переваги одного над іншим? (Пояснення) - всі відмінності
Зміст
Юпітер. це популярний проект з відкритим вихідним кодом, який дозволяє користувачам створювати та обмінюватися документами, що містять живий код, рівняння, візуалізації та описовий текст.
Він використовується аналітиками даних, дослідниками та розробниками для аналізу даних, машинного навчання, наукового моделювання та інших завдань.
Jupyter має два інтерфейси: JupyterLab (імпровізований) та Jupyter Notebook (класичний). JupyterLab - це вдосконалене веб-середовище, яке краще працює з даними, кодами тощо, тоді як Jupyter Notebook - простіший інтерфейс з меншою кількістю функцій.
У цій статті ми з'ясуємо відмінності між цими двома інструментами і побачимо, коли один з них є більш доречним, ніж інший.
Що потрібно знати про JupyterLab?
JupyterLab (інтерфейс для блокнотів нового покоління) - це веб-інтерактивне середовище розробки (IDE), яке надає гнучку та потужну платформу для роботи з блокнотами, кодом та даними. .
Він дозволяє користувачам організовувати свою роботу на декількох панелях, вкладках і вікнах, а також налаштовувати своє середовище за допомогою розширень і плагінів.
Основні можливості JupyterLab включають
- Багатодокументний інтерфейс (MDI): JupyterLab дозволяє користувачам працювати з декількома блокнотами, консолями, текстовими редакторами та іншими компонентами в єдиному інтегрованому інтерфейсі. Це полегшує перемикання між різними файлами і завданнями, а також перетягування компонентів між панелями.
- Кодова навігація: JupyterLab надає розширені інструменти навігації по коду, такі як браузер файлів, палітра команд, інспектор коду та відладчик. Ці інструменти дозволяють користувачам швидко знаходити та переходити до різних частин коду, виконувати команди та налагоджувати помилки.
- Редагування розширеного тексту: JupyterLab підтримує розширене редагування тексту за допомогою Markdown, HTML та LaTeX. Користувачі можуть створювати та редагувати текстові комірки, заголовки, списки, таблиці та рівняння, використовуючи різноманітні параметри форматування.
- Візуалізація: JupyterLab підтримує широкий спектр інструментів візуалізації даних, таких як Matplotlib, Bokeh, Plotly та Vega. Користувачі можуть створювати та відображати інтерактивні графіки, діаграми та діаграми у своїх ноутбуках.
- Система розширення: JupyterLab має модульну архітектуру, що дозволяє користувачам розширювати та налаштовувати своє середовище за допомогою розширень та плагінів. Для JupyterLab доступно багато розширень, створених спільнотою, які надають додаткову функціональність, наприклад, інтеграцію з git, фрагменти коду та теми.
Що потрібно знати про Jupyter Notebook?
Jupyter Notebook (класичний інтерфейс блокнота) - це інтерактивне веб-середовище, в якому користувачі можуть виконувати всі прості функції. Це класичний інтерфейс блокнота, який використовується тисячами користувачів протягом багатьох років.
JupyterLab До основних особливостей Jupyter Notebook відносяться
- Інтерфейс ноутбука: Jupyter Notebook надає інтерфейс блокнота, який дозволяє користувачам створювати і редагувати блокноти, що складаються з комірок. Кожна комірка може містити код, текст або націнку.
- Інтерактивні обчислення Jupyter Notebook дозволяє користувачам інтерактивно запускати код і одразу бачити результати. Користувачі можуть використовувати різні мови програмування, такі як Python, R, Julia та Scala.
- Візуалізація: Jupyter Notebook підтримує різноманітні інструменти візуалізації даних, такі як Matplotlib, Bokeh та Plotly. Користувачі можуть створювати та відображати інтерактивні графіки, діаграми та діаграми у своєму блокноті.
- Обмін та співпраця: Jupyter Notebook дозволяє користувачам ділитися своїми блокнотами з іншими та співпрацювати над ними. Користувачі можуть експортувати свої блокноти в різні формати, такі як HTML, PDF та Markdown.
- Розширення: Jupyter Notebook має багату екосистему розширень, які дозволяють користувачам розширювати та налаштовувати своє середовище. Для Jupyter Notebook доступно багато розширень, створених спільнотою, які надають додаткові функції, такі як перевірка орфографії, згортання коду та підсвічування коду.
Варіанти використання JupyterLab та Jupyter Notebook
Тепер, коли ми побачили відмінності між JupyterLab і Jupyter Notebook, давайте подивимося, коли один з них є більш доречним, ніж інший.
Варіанти використання JupyterLab:
Проекти з науки про дані
JupyterLab більше підходить для складних проектів з науки про дані, які потребують розширеної навігації коду, візуалізації та кастомізації.
Він дозволяє користувачам працювати з декількома блокнотами, текстовими редакторами та консолями в єдиному інтерфейсі, що полегшує організацію та керування роботою.
Система розширень JupyterLab також дозволяє користувачам налаштовувати своє середовище за допомогою додаткових функцій, таких як інтеграція з git, фрагменти коду та теми.
Машинне навчання
JupyterLab - хороший вибір для проектів машинного навчання, які потребують вдосконалених інструментів візуалізації та аналізу.
Він підтримує широкий спектр бібліотек візуалізації даних, таких як Matplotlib, Bokeh, Plotly та Vega, які можна використовувати для створення та відображення інтерактивних графіків, діаграм та діаграм у блокнотах.
Дивіться також: Протистояння між McDonald's та Burger King (детально): "Чверть фунта" проти "хот-дога" - всі відмінностіПалітра команд та інспектор коду JupyterLab також надають розширені можливості навігації та налагодження коду, які корисні в робочих процесах машинного навчання.
Спільні проекти
JupyterLab - хороший вибір для спільних проектів, які потребують спільного використання та контролю версій. Він підтримує інтеграцію з git, що дозволяє користувачам керувати своїм кодом і блокнотами за допомогою систем контролю версій, таких як Git або GitHub.
Багатокористувацька серверна архітектура JupyterLab також дозволяє користувачам ділитися блокнотами з іншими та співпрацювати над ними в режимі реального часу.
Варіанти використання Jupyter Notebook
Встановіть JupyterLab/ноутбукПростий аналіз даних
Jupyter Notebook більше підходить для простих завдань аналізу даних, які не потребують розширеної навігації або візуалізації коду. Це простий інтерфейс блокнота, який дозволяє користувачам створювати і редагувати блокноти, що складаються з комірок, які містять код, текст або розмітку.
Навчання
Блокнот Юпітера. Jupyter Notebook - хороший вибір для раннього навчання та освітніх цілей, таких як вивчення мов програмування або аналіз даних.
Це простий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який дозволяє студентам писати та запускати код в інтерактивному режимі та одразу бачити результати.
Підтримка Jupyter Notebook різних мов програмування, таких як Python, R, Julia та Scala, також робить його універсальним інструментом для навчання різних парадигм програмування.
Створення прототипів
Jupyter Notebook - хороший вибір для створення прототипів та експериментів. Він дозволяє користувачам швидко створювати та тестувати фрагменти коду, досліджувати набори даних та візуалізувати результати у простий та інтерактивний спосіб.
Підтримка Jupyter Notebook різних мов програмування також дозволяє користувачам обирати мову, яка найкраще відповідає їхнім потребам для створення прототипів та експериментів.
| Особливість | JupyterLab | Jupyter Notebook |
|---|---|---|
| Інтерфейс | Інтерфейс ноутбука нового покоління | Класичний інтерфейс ноутбука |
| Налаштування | Широкі можливості налаштування за допомогою розширень і тем | Обмежені можливості налаштування |
| Навігація по коду | Розширені можливості навігації та налагодження коду | Базові можливості навігації та налагодження коду |
| Візуалізація | Підтримує розширені бібліотеки візуалізації даних | Обмежені можливості візуалізації даних |
| Співпраця | Багатокористувацька серверна архітектура для спільного використання в режимі реального часу | Обмежені можливості співпраці |
| Машинне навчання | Підходить для робочих процесів машинного навчання | Обмежені можливості машинного навчання |
| Простий аналіз даних | Менш підходить для простих завдань аналізу даних | Більше підходить для простих завдань аналізу даних |
| Освіта | Підходить для викладання мов програмування або даних | Більше підходить для освітніх цілей |
| Створення прототипів | Підходить для створення прототипів та експериментів | Більше підходить для створення прототипів та експериментів |
FAQ (поширені запитання)
У чому основна відмінність між JupyterLab та Jupyter Notebook?
JupyterLab - це інтерфейс ноутбука наступного покоління, який забезпечує більш гнучку і потужну платформу для роботи з блокнотами Jupyter, кодом і даними, в той час як Jupyter Notebook - це класичний інтерфейс блокнота, який є простішим і зрозумілішим.
Який інструмент краще для проектів з науки про дані: JupyterLab чи Jupyter Notebook?
JupyterLab краще підходить для складних проектів з науки про дані, які потребують розширеної навігації коду, візуалізації та кастомізації, тоді як Jupyter Notebook більше підходить для простих завдань з аналізу даних.
Чи можна використовувати JupyterLab і Jupyter Notebook для одного проекту?
Так, ви можете використовувати як JupyterLab, так і Jupyter Notebook для одного проекту.
Залежно від конкретних вимог вашого проекту, ви можете вибрати інструмент, який найкраще відповідає вашим потребам для кожного завдання або робочого процесу.
Дивіться також: Чарівник проти відьом: хто добрий, а хто злий - усі відмінностіВисновок
JupyterLab та Jupyter Notebook - це два популярні інструменти для створення та обміну інтерактивними блокнотами, що містять живий код, рівняння, візуалізації та описовий текст.
JupyterLab - це інтерфейс для ноутбуків наступного покоління, який надає гнучку та потужну платформу для роботи з ноутбуками, кодом та даними Jupyter.
Він більше підходить для складних проектів з науки про дані, візуалізації та кастомізації. Jupyter Notebook - це класичний інтерфейс блокнота, який більше підходить для простого аналізу даних, навчання та створення прототипів.
Він надає простий та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який дозволяє користувачам інтерактивно писати та запускати код і негайно бачити результати.
Підтримка Jupyter Notebook різних мов програмування та бібліотек візуалізації даних також робить його універсальним інструментом для різних випадків використання.
Залежно від конкретних вимог вашого проекту, ви можете вибрати між JupyterLab і Jupyter Notebook, щоб оптимізувати робочий процес і продуктивність.
