JupyterLab和Jupyter Notebook的区别是什么？ 是否有一个比另一个更重要的用例？ 解释一下） - 所有的区别
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淘宝网 是一个流行的开源项目，允许用户创建和分享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。
它被数据科学家、研究人员和开发人员用来执行数据分析、机器学习、科学模拟和其他任务。
Jupyter有两个界面：JupyterLab（即兴的界面）和Jupyter Notebook（经典的界面）。 JupyterLab是一个先进的基于网络的环境，在处理数据、代码等方面更出色，而Jupyter Notebook是一个更简单的界面，功能更少。
在这篇文章中，我们将发现这两种工具之间的差异，并看看何时一个比另一个更合适。
关于JupyterLab需要了解什么？
JupyterLab（下一代笔记本界面）是一个基于网络的交互式开发环境（IDE），为处理笔记本、代码和数据提供了一个灵活而强大的平台。 .
它允许用户将其工作组织成多个面板、标签和窗口，并使用扩展和插件来定制他们的环境。
JupyterLab的主要功能包括：
- 多文档接口（MDI）： JupyterLab允许用户在一个单一的集成界面中使用多个笔记本、控制台、文本编辑器和其他组件。 这使得在不同的文件和任务之间切换以及在面板上拖放组件更加容易。
- 代码导航： JupyterLab提供了先进的代码导航工具，如文件浏览器、命令调色板、代码检查器和调试器。 这些工具允许用户快速找到并导航到其代码的不同部分，执行命令，并调试错误。
- 丰富的文本编辑： JupyterLab支持使用Markdown、HTML和LaTeX进行丰富的文本编辑。 用户可以使用各种格式化选项创建和编辑文本单元、标题、列表、表格和方程式。
- 视觉化： JupyterLab支持广泛的数据可视化工具，如Matplotlib、Bokeh、Plotly和Vega。 用户可以在他们的笔记本中创建和显示交互式绘图、图表和图形。
- 扩展系统： JupyterLab有一个模块化的架构，允许用户使用扩展和插件来扩展和定制他们的环境。 JupyterLab有许多社区自建的扩展，提供额外的功能，如git集成、代码片段和主题。
关于Jupyter笔记本需要了解什么？
Jupyter笔记本（一个经典的笔记本界面）是一个基于网络的交互式环境，用户可以在这个环境中完成所有简单的功能。 它是经典的笔记本界面，已经被成千上万的用户使用了很多年了。
实验性的 Jupyter笔记本的主要功能包括：
- 笔记本接口： Jupyter笔记本提供了一个笔记本界面，允许用户创建和编辑由单元格组成的笔记本。 每个单元格可以包含代码、文本或markdown。
- 交互式计算 Jupyter笔记本：Jupyter笔记本允许用户交互式地运行代码并立即看到结果。 用户可以使用各种编程语言，如Python、R、Julia和Scala。
- 视觉化： Jupyter笔记本支持各种数据可视化工具，如Matplotlib、Bokeh和Plotly。 用户可以在他们的笔记本中创建和显示交互式绘图、图表和图形。
- 分享和协作： Jupyter笔记本允许用户与他人分享他们的笔记本并进行协作。 用户可以将他们的笔记本导出为各种格式，如HTML、PDF和Markdown。
- 延长： Jupyter笔记本有一个丰富的扩展生态系统，允许用户扩展和定制他们的环境。 有许多社区构建的扩展可用于Jupyter笔记本，提供额外的功能，如拼写检查、代码折叠和代码突出显示。
JupyterLab与Jupyter笔记本的使用案例
现在我们已经看到了JupyterLab和Jupyter Notebook之间的区别，让我们看看什么时候一个比一个更合适。
JupyterLab的使用案例：
数据科学项目
JupyterLab更适用于需要高级代码导航、可视化和定制的复杂数据科学项目。
它允许用户在一个单一的界面中使用多个笔记本、文本编辑器和控制台，使其更容易组织和管理他们的工作。
JupyterLab的扩展系统还允许用户使用额外的功能来定制他们的环境，如git集成、代码片段和主题。
机器学习
对于需要高级可视化和分析工具的机器学习项目，JupyterLab是一个不错的选择。
它支持广泛的数据可视化库，如Matplotlib、Bokeh、Plotly和Vega，可用于在笔记本中创建和显示交互式绘图、图表和图形。
JupyterLab的命令调色板和代码检查器也提供了先进的代码导航和调试功能，在机器学习工作流程中非常有用。
合作项目
JupyterLab是需要共享和版本控制的合作项目的一个很好的选择。 它支持git集成，允许用户使用Git或GitHub等版本控制系统来管理其代码和笔记本。
JupyterLab的多用户服务器架构还允许用户与他人共享笔记本并进行实时协作。
Jupyter笔记本的使用案例
安装JupyterLab/notebook简单的数据分析
Jupyter笔记本更适合于不需要高级代码导航或可视化的简单数据分析任务。 它是一个简单的笔记本界面，允许用户创建和编辑由包含代码、文本或标记的单元格组成的笔记本。
学习
Jupiter Notebook。 Jupyter笔记本是早期学习和教育目的的良好选择，如教授编程语言或数据分析。
这是一个简单而直观的界面，允许学生以互动方式编写和运行代码，并立即看到结果。
Jupyter笔记本对各种编程语言的支持，如Python、R、Julia和Scala，也使其成为教授不同编程范式的多功能工具。
原型设计
Jupyter笔记本是进行原型设计和实验的良好选择。 它允许用户快速创建和测试代码片段，探索数据集，并以简单和互动的方式将结果可视化。
Jupyter笔记本对不同编程语言的支持也使用户能够选择最适合他们需要的语言进行原型设计和实验。
| 特点 | 实验性的 | Jupyter 笔记本 |
|---|---|---|
| 介面 | 下一代笔记本界面 | 经典的笔记本界面 |
| 定制化 | 可通过扩展和主题进行高度定制 | 有限的定制选项 |
| 代码导航 | 先进的代码导航和调试能力 | 基本的代码导航和调试能力 |
| 视觉化 | 支持先进的数据可视化库 | 有限的数据可视化选项 |
| 协作 | 实时共享的多用户服务器架构 | 有限的合作选择 |
| 机器学习 | 适用于机器学习工作流程 | 机器学习能力有限 |
| 简单的数据分析 | 不太适合简单的数据分析任务 | 更适用于简单的数据分析任务 |
| 教育 | 适用于教授编程语言或数据 | 更适合于教育目的 |
| 原型设计 | 适用于原型设计和实验 | 更适合于原型设计和实验 |
常见问题(FAQ)
JupyterLab和Jupyter Notebook的主要区别是什么？
JupyterLab是新一代的笔记本界面，为处理Jupyter笔记本、代码和数据提供了一个更加灵活和强大的平台，而Jupyter Notebook是一个经典的笔记本界面，更加简单明了。
哪个工具更适合数据科学项目：JupyterLab或Jupyter Notebook？
JupyterLab更适合于需要高级代码导航、可视化和定制的复杂数据科学项目，而Jupyter Notebook更适合于简单的数据分析任务。
我可以在同一个项目中使用JupyterLab和Jupyter Notebook吗？
是的，你可以在同一个项目中同时使用JupyterLab和Jupyter Notebook。
根据你项目的具体要求，你可以选择最适合你每项任务或工作流程的工具。
See_also: 西班牙语中 "Buenas "和 "Buenos "的主要区别是什么？ 揭秘） - 所有的区别总结
JupyterLab和Jupyter Notebook是两个流行的工具，用于创建和分享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的互动笔记本。
JupyterLab是一个新一代的笔记本界面，为处理Jupyter笔记本、代码和数据提供了一个灵活而强大的平台。
See_also: 人子和神子之间有什么区别吗？ 解释一下）--所有的区别它更适合于复杂的数据科学项目、可视化和定制。 Jupyter Notebook是一个经典的笔记本界面，更适合于简单的数据分析、教育和原型设计。
它提供了一个简单而直观的界面，使用户可以交互式地编写和运行代码，并立即看到结果。
Jupyter笔记本对各种编程语言和数据可视化库的支持也使其成为一个适用于不同使用情况的多功能工具。
根据你的项目的具体要求，你可以选择JupyterLab和Jupyter Notebook来优化你的工作流程和生产力。
