Liste over beste Jupyter -notatboksalternativer

Jupyter Notebook er det mest populære og go-to-verktøyet blant dataforskere. Så hva er Jupyter Notebook, og hvorfor er det så populært? Jupyter Notebook var tidligere kjent som Ipython Notebook. Vi kan si at det er en notisbok som lar oss kjøre koden vår interaktivt i en nettleser, sammen med litt visualisering og litt markdown -tekst for å forklare prosessen med hva som skjer. Det er gratis og åpen kildekode. Hovedfunksjonen er at den gir deg live kode og visualisering på ett sted, og dermed gjør det til en utmerket programvare for læring og undervisning.

Selv om Jupyter Notebook er annerledes og unik, og selv om disse funksjonene kan appellere til noen mennesker, kan andre mennesker ha det vanskelig å jobbe med Jupyter Notebook. E.g., Hvis du er en utvikler som foretrekker testdrevet, kan det hende du ikke finner Jupyter Notebook etter din smak.

Tilsvarende kan det hende at den ikke-lineære arbeidsflyten ikke er for alle. Så hvis du leter etter Jupyter Notebook -alternativer, kan du lese fremover!

Følgende er en liste over de beste Jupyter Notebook -alternativene.

Pycharm

Pycharm er en IDE utviklet av Jetbrain, mest brukt til Python -programmering. Det er ikke begrenset til Python bare, da det også støtter nettutvikling. Du kan skrive og kompilere Angular JS, JavaScript, CSS og HTML. Den støtter også noen databasespråk som MySQL.

I tillegg til dette støtter den også interaktiv Python, akkurat som Jupyter Notebook. Det gir mange funksjoner sammenlignet med Jupyter Notebook. En av hovedfunksjonene er at den har en utmerket feilsøking med GUI. En stor ulempe er at de fleste funksjoner, inkludert feilsøking, tilbys for profesjonelle versjoner. Den har ikke en god samfunnsversjon.

Så du må betale for å få den lisensierte versjonen, eller hvis du er student og har en universitets -e -post, kan du registrere deg for Jetbrains ved hjelp av den e -posten og få en gratis Pycharm Professional License til du oppgraderer.

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin er et open source nettbasert verktøy for dataanalyse. Zeppelin Notebook er en multipurpose notatbok som kan håndtere alle analysebehovene dine fra datavisualisering og samarbeid til dataoppdagelse, inntak av data og dataanalyse.

RStudio

R har sakte blitt det viktigste eller et av hovedspråkene som brukes til statistisk analyse. Det brukes mest sammen med Python i datavitenskap. RStudio er en IDE spesielt for R -språket. Det er ute etter å gi støtte til andre språk i fremtiden. Selv om den bare har støtte for R, tilbyr det mange funksjoner og funksjonalitet som tekstutheving osv.

Rodeo ide

Hvis du er en dataforsker som foretrekker å jobbe utelukkende å bruke Python, kan Rodeo IDE være programvaren for deg. Det er en lett og enkel IDE, men pakker et fantastisk sett med funksjoner. Du kan bruke fane fullføring i både konsollen og tekstredigereren for å søke etter moduler. Filer eller skript åpnes direkte i redigereren.

Du kan se variabler, tabeller, datarammer og lister i kategorien Miljø. Bilder og plott kan nås i fanen Tomter. Du kan også utvide og lagre individuelle tomter. Bortsett fra funksjonene, gir Rodeo IDE også fleksibilitet. Du kan endre skriftstørrelse og tema etter din smak: Din arbeidskatalog og Python Path.

Rodeo har også støtte for VIM og Emacs Keybindings. Det er mange snarveier for tastaturer for å øke hastigheten på arbeidsflyten. Du kan konfigurere rodeo -profilen din der du kan liste opp databaseinformasjon, importuttalelser og hjelperfunksjoner; Disse er nyttige, men folk har en tendens til å glemme dem lett. Alle disse er tilgjengelige for nye skript du skriver.

Google Colab

Hvis du er spesialist i maskinlæring eller generelt har interesse for å lære maskinlæring, kan Google Colab være den for deg. Google Colab er en online Jupyter -notatbok. Nå, hvis det er akkurat som Jupyter Notebook, så hvorfor bytte? Følgende er hovedårsaken til at du kan bli tvunget til å endre enten du liker det eller ikke.

En av de vanligste hekkene, når du kommer inn i maskinlæring, er maskinvarekravene. Så det jeg mener med dette er at du i maskinlæring må modellere ved hjelp av en betydelig mengde data for en bestemt tid. Denne opplæringen krever mange beregninger. Vanligvis, når du trener, brukes CPU -en din, men trening med CPU er veldig treg og kan varme opp den bærbare datamaskinen; Det er her Cuda kommer inn.

CUDA er et verktøysett laget av Nvidia som lar deg utføre beregningene på din GPU i stedet for CPU. Trening av GPU fremskynder prosessen med mye. Nå er et annet hovedproblem at hvis du har en AMD GPU, så er CUDA ikke noe for deg, da Cuda ikke er for AMD.; Det er her Google Colab kommer inn og redder dagen.

Det gir gratis GPU og gratis TPU.

I tillegg til dette har den også mange funksjoner. Synkronisering er uanstrengt, og du kan importere skriptene dine ganske enkelt. I tillegg til dette er alle biblioteker forhåndsinstallert, så du må bare skrive en importfunksjon for å begynne å bruke dem.

Konklusjon

Jupyter Notebook er utmerket programvare, men av den ene eller den andre grunnen - hvis det ikke er din type, er det mange gode programvare der ute som kan gi deg mange funksjoner og funksjonaliteter. Noen kan betales som Pycharm, mens andre kan være gratis som Google Colab. Hver programvare har sine fordeler og ulemper. Velg den som er mest kompatibel med deg og samsvarer med dine behov.