Jupyter là một dự án mã nguồn mở phổ biến cho phép người dùng tạo và chia sẻ tài liệu chứa mã trực tiếp, phương trình, hình ảnh trực quan và văn bản tường thuật.

Nó được các nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu và nhà phát triển sử dụng để thực hiện phân tích dữ liệu, học máy, mô phỏng khoa học và các nhiệm vụ khác.

Jupyter có hai giao diện: JupyterLab (giao diện ngẫu hứng) và Jupyter Notebook (giao diện cổ điển). JupyterLab là một môi trường dựa trên web tiên tiến giúp xử lý dữ liệu, mã, v.v. tốt hơn trong khi Jupyter Notebook là một giao diện đơn giản hơn với ít tính năng hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự khác biệt giữa hai công cụ này và xem khi nào công cụ này phù hợp hơn công cụ kia.

Những điều cần biết về JupyterLab?

JupyterLab (giao diện sổ ghi chép thế hệ tiếp theo) là môi trường phát triển tương tác (IDE) dựa trên web cung cấp nền tảng linh hoạt và mạnh mẽ để làm việc với sổ ghi chép, mã và dữ liệu .

Nó cho phép người dùng sắp xếp công việc của họ thành nhiều bảng, tab và cửa sổ, đồng thời tùy chỉnh môi trường của họ bằng tiện ích mở rộng và plugin.

Các tính năng chính của JupyterLab bao gồm:

1. Giao diện Nhiều Tài liệu (MDI): JupyterLab cho phép người dùng làm việc với nhiều sổ ghi chép, bảng điều khiển, trình soạn thảo văn bản và các thành phần khác trong một giao diện tích hợp duy nhất. Điều này làm cho nó dễ dàng hơn để chuyển đổi giữacác tệp và tác vụ khác nhau cũng như để kéo và thả các thành phần trên các bảng.
2. Điều hướng mã: JupyterLab cung cấp các công cụ điều hướng mã nâng cao như trình duyệt tệp, bảng lệnh, trình kiểm tra mã và người sửa lỗi. Những công cụ này cho phép người dùng nhanh chóng tìm và điều hướng đến các phần khác nhau trong mã của họ, thực thi lệnh và gỡ lỗi.
3. Chỉnh sửa văn bản đa dạng thức: JupyterLab hỗ trợ chỉnh sửa văn bản đa dạng thức bằng cách sử dụng Markdown, HTML và Mủ cao su. Người dùng có thể tạo và chỉnh sửa các ô văn bản, tiêu đề, danh sách, bảng và phương trình bằng nhiều tùy chọn định dạng.
4. Trực quan hóa: JupyterLab hỗ trợ nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, Bokeh, Plotly và Vega. Người dùng có thể tạo và hiển thị các sơ đồ, biểu đồ và đồ thị tương tác trong sổ tay của họ.
5. Hệ thống mở rộng: JupyterLab có kiến ​​trúc mô-đun cho phép người dùng mở rộng và tùy chỉnh môi trường của họ bằng cách sử dụng các tiện ích mở rộng và plugin. Có nhiều tiện ích mở rộng do cộng đồng xây dựng dành cho JupyterLab cung cấp chức năng bổ sung như tích hợp git, đoạn mã và chủ đề.

Những điều cần biết về Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook (giao diện sổ ghi chép cổ điển) là một môi trường tương tác dựa trên web nơi người dùng sẵn sàng thực hiện tất cả các chức năng đơn giản. Đó là giao diện máy tính xách tay cổ điển đã được hàng ngàn người dùng sử dụng cho nhiềunăm.

Các tính năng chính của Jupyter Notebook bao gồm:

1. Giao diện Notebook: Jupyter Notebook cung cấp giao diện sổ ghi chép cho phép người dùng tạo và chỉnh sửa sổ ghi chép bao gồm các ô. Mỗi ô có thể chứa mã, văn bản hoặc phần đánh dấu.
2. Điện toán tương tác : Jupyter Notebook cho phép người dùng chạy mã một cách tương tác và xem kết quả ngay lập tức. Người dùng có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, R, Julia và Scala.
3. Trực quan hóa: Jupyter Notebook hỗ trợ nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, Bokeh và Plotly. Người dùng có thể tạo và hiển thị các ô, biểu đồ và đồ thị tương tác trong sổ ghi chép của họ.
4. Chia sẻ và cộng tác: Jupyter Notebook cho phép người dùng chia sẻ sổ ghi chép của họ với người khác và cộng tác trên đó. Người dùng có thể xuất sổ ghi chép của họ ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như HTML, PDF và Markdown.
5. Tiện ích mở rộng: Jupyter Notebook có một hệ sinh thái tiện ích mở rộng phong phú cho phép người dùng mở rộng và tùy chỉnh môi trường của họ. Có nhiều tiện ích mở rộng do cộng đồng xây dựng dành cho Jupyter Notebook cung cấp chức năng bổ sung như kiểm tra chính tả, gấp mã và đánh dấu mã.

Các trường hợp sử dụng cho JupyterLab so với Jupyter Notebook

Bây giờ chúng ta đã thấy sự khác biệt giữa JupyterLab và Jupyter Notebook, hãy xem khi nàophù hợp hơn cái kia.

Các trường hợp sử dụng cho JupyterLab:

Dự án khoa học dữ liệu

JupyterLab phù hợp hơn cho các dự án khoa học dữ liệu phức tạp yêu cầu điều hướng, trực quan hóa mã nâng cao và tùy chỉnh.

Nó cho phép người dùng làm việc với nhiều sổ ghi chép, trình soạn thảo văn bản và bảng điều khiển trong một giao diện duy nhất, giúp tổ chức và quản lý công việc của họ dễ dàng hơn.

Hệ thống tiện ích mở rộng của JupyterLab cũng cho phép người dùng tùy chỉnh môi trường của họ bằng các tính năng bổ sung như tích hợp git, đoạn mã và chủ đề.

Máy học

JupyterLab là một lựa chọn tốt cho các dự án máy học yêu cầu các công cụ phân tích và trực quan tiên tiến.

Nó hỗ trợ nhiều loại thư viện trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, Bokeh, Plotly và Vega, có thể được sử dụng để tạo và hiển thị các sơ đồ, biểu đồ và đồ thị tương tác trong sổ ghi chép.

Bảng lệnh và trình kiểm tra mã của JupyterLab cũng cung cấp các khả năng gỡ lỗi và điều hướng mã nâng cao hữu ích trong quy trình học máy.

Dự án cộng tác

JupyterLab là một lựa chọn tốt cho các dự án cộng tác yêu cầu chia sẻ và kiểm soát phiên bản. Nó hỗ trợ tích hợp git, cho phép người dùng quản lý mã và sổ ghi chép của họ bằng các hệ thống kiểm soát phiên bản như Git hoặc GitHub.

Kiến trúc máy chủ nhiều người dùng của JupyterLab cũng cho phépngười dùng chia sẻ sổ ghi chép với người khác và cộng tác trên chúng trong thời gian thực.

Các trường hợp sử dụng cho Jupyter Notebook

Phân tích dữ liệu đơn giản

Jupyter Notebook phù hợp hơn cho các tác vụ phân tích dữ liệu đơn giản không yêu cầu điều hướng hoặc trực quan hóa mã nâng cao. Đó là một giao diện sổ ghi chép đơn giản cho phép người dùng tạo và chỉnh sửa sổ ghi chép bao gồm các ô chứa mã, văn bản hoặc phần đánh dấu.

Học tập

Jupyter Notebook là một lựa chọn tốt cho các mục đích giáo dục và học tập sớm như dạy ngôn ngữ lập trình hoặc phân tích dữ liệu.

Đó là một giao diện đơn giản và trực quan cho phép sinh viên viết và chạy mã một cách tương tác và xem kết quả ngay lập tức.

Jupyter Notebook hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, R, Julia và Scala cũng làm cho nó trở thành một công cụ linh hoạt để giảng dạy các mô hình lập trình khác nhau.

Tạo nguyên mẫu

Jupyter Notebook là một lựa chọn tốt cho việc tạo mẫu và thử nghiệm. Nó cho phép người dùng nhanh chóng tạo và kiểm tra các đoạn mã, khám phá bộ dữ liệu và trực quan hóa kết quả theo cách đơn giản và tương tác.

Jupyter Notebook hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình khác nhau cũng cho phép người dùng chọn ngôn ngữ phù hợp nhất với nhu cầu của họ để tạo mẫu vàthử nghiệm.

FAQ (Câu hỏi thường gặp)

Sự khác biệt chính giữa JupyterLab và Jupyter Notebook là gì?

JupyterLab là giao diện sổ ghi chép thế hệ tiếp theo cung cấp nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt hơn để làm việc với sổ ghi chép, mã và dữ liệu Jupyter, trong khi Jupyter Notebook là giao diện sổ ghi chép cổ điển đơn giản và dễ hiểu hơn .

Công cụ nào tốt hơn cho các dự án khoa học dữ liệu: JupyterLab hay Jupyter Notebook?

JupyterLab phù hợp hơn cho các dự án khoa học dữ liệu phức tạp yêu cầu điều hướng, trực quan hóa và tùy chỉnh mã nâng cao, trong khi Jupyter Notebook phù hợp hơn cho các tác vụ phân tích dữ liệu đơn giản.

Tôi có thể sử dụng JupyterLab và Jupyter Notebook cho cùng một dự án không?

Có, bạn có thể sử dụng cả JupyterLab và Jupyter Notebook cho cùng một dự án.

Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án, bạn có thể chọn công cụ phù hợp nhất với nhu cầu của mình cho từng tác vụ hoặc quy trình làm việc.

Kết luận

JupyterLab và Jupyter Notebook là hai các công cụ phổ biến để tạo và chia sẻ sổ ghi chép tương tác có chứa mã trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và văn bản tường thuật.

JupyterLab là giao diện sổ ghi chép thế hệ tiếp theo cung cấp nền tảng linh hoạt và mạnh mẽ để làm việc với sổ ghi chép, mã và dữ liệu Jupyter.

Nó phù hợp hơn cho các dự án khoa học dữ liệu phức tạp, trực quan hóa và tùy chỉnh. Jupyter Notebook là giao diện notebook cổ điển phù hợp hơn với dữ liệu đơn giảnphân tích, giáo dục, và nguyên mẫu.

Nó cung cấp một giao diện đơn giản và trực quan cho phép người dùng viết và chạy mã một cách tương tác và xem kết quả ngay lập tức.

Jupyter Notebook hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và thư viện trực quan hóa dữ liệu cũng khiến nó trở thành một công cụ linh hoạt cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án, bạn có thể chọn giữa JupyterLab và Jupyter Notebook để tối ưu hóa quy trình làm việc và năng suất của mình.

Các bài viết khác: