Lista najlepszych alternatywnych alternatywnych notebooków

Jupyter Notebook jest najpopularniejszym i najważniejszym narzędziem wśród naukowców danych. Co to jest notatnik Jupyter i dlaczego jest tak popularny? Notebook Jupyter był wcześniej znany jako Notebook IPython. Możemy powiedzieć, że jest to notatnik, który pozwala nam interaktywnie uruchamiać nasz kod w przeglądarce internetowej, wraz z wizualizacją i trochę tekstu, aby wyjaśnić proces tego, co się dzieje. Jest bezpłatny i open source. Jego główną cechą jest to, że zapewnia kod na żywo i wizualizację w jednym miejscu, dzięki czemu jest doskonałym oprogramowaniem do nauki i nauczania.

Chociaż notatnik Jupyter jest inny i wyjątkowy, i chociaż funkcje te mogą spodobać się niektórym osobom, inni ludzie mogą mieć trudności z pracą z Jupyter Notebook. mi.G., Jeśli jesteś programistą, który woli oparte na testach, możesz nie znaleźć notatnika Jupyter według swojego gustu.

Podobnie nieliniowy przepływ pracy może nie być dla wszystkich. Więc jeśli szukasz alternatywnych notebooków Jupyter, przeczytaj z wyprzedzeniem!

Poniżej znajduje się lista najlepszych alternatywnych notebooków Jupyter.

Pycharm

Pycharm to IDE opracowany przez JetBrain, wykorzystywany głównie do programowania Pythona. Nie ogranicza się tylko do Pythona, ponieważ wspiera także tworzenie stron internetowych. Możesz pisać i skompilować Angular JS, JavaScript, CSS i HTML. Obsługuje również niektóre języki bazy danych, takie jak MySQL.

Oprócz tego obsługuje również interaktywny Python, podobnie jak notatnik Jupyter. Zapewnia wiele funkcji w porównaniu do notebooka Jupyter. Jedną z jego głównych cech jest to, że ma doskonały debugger z GUI. Jedną z głównych wad jest to, że większość funkcji, w tym debugger, jest oferowana dla profesjonalnych wersji. Nie ma dobrej wersji społecznościowej.

Będziesz musiał zapłacić za uzyskanie licencjonowanej wersji, a jeśli jesteś studentem i masz e -maile uniwersyteckie, możesz zapisać się na pyszki za pomocą tego e -maila i uzyskać bezpłatną licencję profesjonalną Pycharm, aż do ukończenia studiów.

Apache Zeppelin

Apache Zeppelin to internetowe narzędzie oparte na otwartym poziomie do analizy danych. Zeppelin Notebook to wielofunkcyjny notatnik, który może obsługiwać wszystkie Twoje potrzeby analityczne, od wizualizacji danych i współpracy po odkrywanie danych, przyjmowanie danych i analizy danych.

Rstudio

R powoli stał się głównym lub jednym z głównych języków używanych do analizy statystycznej. Jest to głównie używane wraz z Pythonem w nauce danych. RStudio to IDE specjalnie dla języka R. W przyszłości chce zapewnić wsparcie innym językom. Chociaż ma tylko obsługę R, oferuje wiele funkcji i funkcji, takich jak wyróżnienie tekstu itp.

Rodeo IDE

Jeśli jesteś naukowcem danych, który woli pracować wyłącznie za pomocą Pythona, to Rodeo IDE może być dla Ciebie oprogramowaniem. Jest to lekka i prosta IDE, ale pakuje fantastyczny zestaw funkcji. Możesz użyć karty ukończenia zarówno w konsoli, jak i edytorze tekstu, aby wyszukać moduły. Pliki lub skrypty otwierają się bezpośrednio na edytor.

Możesz wyświetlić zmienne, tabele, ramki danych i listy na karcie środowiska. Obrazy i wykresy można uzyskać na karcie wykresów. Możesz także rozwinąć i zapisać poszczególne działki. Oprócz funkcji, Rodeo IDE zapewnia również elastyczność. Możesz zmienić rozmiar czcionki i motyw zgodnie z Twoimi upodobaniami: Twój katalog roboczy i ścieżka Pythona.

Rodeo ma również obsługę Keybindings VIM i EMACS. Istnieje wiele skrótów klawiatury, które pomogą przyspieszyć przepływ pracy. Możesz skonfigurować swój profil rodeo, w którym można wymienić poświadczenia bazy danych, instrukcje importowania i funkcje pomocnicze; Są one przydatne, ale ludzie łatwo o nich zapominają. Wszystkie te są dostępne dla wszystkich nowych scenariuszy, które piszesz.

Google Colab

Jeśli jesteś specjalistą od uczenia maszynowego lub ogólnie jesteś zainteresowany uczeniem się maszynowym, Google Colab może być dla Ciebie. Google Colab to notebook online Jupyter. Teraz, jeśli to jak notatnik Jupyter, to po co przełączyć? Poniżej znajduje się główny powód, dla którego możesz być zmuszony do zmiany, czy ci się to podoba, czy nie.

Jedną z najczęstszych przeszkód, gdy wchodzisz w dziedzinę uczenia maszynowego, są wymagania sprzętowe. Rozumiem więc, że w uczeniu maszynowym musisz modelować za pomocą znacznej ilości danych przez określony czas. To szkolenie wymaga wielu obliczeń. Zwykle podczas treningu używany jest procesor, ale trening z procesorem jest bardzo powolny i może podgrzać laptop; Tutaj wchodzi CUDA.

CUDA to zestaw narzędzi stworzony przez NVIDIA, który pozwala wykonywać obliczenia na procesor graficzny, a nie procesor. Szkolenie GPU o wiele przyspiesza ten proces. Teraz kolejnym głównym problemem jest to, że jeśli masz GPU AMD, to CUDA nie jest dla ciebie, ponieważ CUDA nie jest dla AMD.; Tutaj pojawia się Google Colab i oszczędza dzień.

Zapewnia bezpłatny procesor graficzny i bezpłatny TPU.

Oprócz tego ma również wiele funkcji. Synchronizacja jest łatwa i możesz dość łatwo zaimportować swoje skrypty. Oprócz tego wszystkie biblioteki są wstępnie zainstalowane, więc wystarczy napisać funkcję importu, aby zacząć je używać.

Wniosek

Notebook Jupyter jest doskonałym oprogramowaniem, ale z jednego lub drugiego powodu - jeśli nie jest to twój typ, istnieje wiele dobrych oprogramowania, które mogą zapewnić wiele funkcji i funkcji. Niektóre mogą być płacone jak Pycharm, podczas gdy inne mogą być wolne, jak Google Colab. Każde oprogramowanie ma swoje zalety i wady. Wybierz ten, który jest najbardziej kompatybilny z Tobą i odpowiada Twoim potrzebom.