Obwohl das Jupyter -Notizbuch anders und einzigartig ist und diese Funktionen einige Menschen möglicherweise ansprechen, fällt es anderen Menschen möglicherweise schwierig, mit Jupyter Notebook zu arbeiten. E.G., Wenn Sie ein Entwickler sind, der testgetriebene bevorzugt, finden Sie möglicherweise kein Jupyter-Notizbuch nach Ihrem Geschmack.
In ähnlicher Weise ist der nichtlineare Workflow möglicherweise nicht jedermanns Sache. Wenn Sie also nach Jupyter Notebook -Alternativen suchen, lesen Sie voraus!
Im Folgenden finden Sie eine Liste der besten Jupyter -Notebook -Alternativen.
Pycharm
Pycharm ist eine von JetBrain entwickelte IDE, die hauptsächlich für die Python -Programmierung verwendet wird. Es ist nicht nur auf Python beschränkt, nur da es auch die Webentwicklung unterstützt. Sie können Winkel JS, JavaScript, CSS und HTML schreiben und kompilieren. Es unterstützt auch einige Datenbanksprachen wie MySQL.
Darüber hinaus unterstützt es auch interaktives Python, genau wie Jupyter Notebook. Es bietet viele Funktionen im Vergleich zu Jupyter Notebook. Eine der Hauptmerkmale ist, dass es einen hervorragenden Debugger mit GUI hat. Ein wichtiger Nachteil ist, dass die meisten Funktionen, einschließlich des Debuggers, für professionelle Versionen angeboten werden. Es hat keine gute Community -Version.
Sie müssen also bezahlen, um die lizenzierte Version zu erhalten, oder wenn Sie Student sind und eine Universitäts -E -Mail haben, können Sie sich für JetBrains mit dieser E -Mail anmelden und eine kostenlose Pycharm -Profi -Lizenz erhalten, bis Sie ihren Abschluss machen.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin ist ein webbasiertes Open-Source-Tool für die Datenanalyse. Zeppelin Notebook ist ein Mehrzweck -Notizbuch, das alle Ihre Analyseanforderungen von Datenvisualisierung und Zusammenarbeit bis hin zur Datenerfassung, Datenaufnahme und Datenanalyse erfüllen kann.
RSTUDIO
R ist langsam zum Haupt- oder einer der Hauptsprachen geworden, die für die statistische Analyse verwendet werden. Es wird hauptsächlich neben Python in Data Science verwendet. Rstudio ist eine IDE speziell für die R -Sprache. Es ist bestrebt, in Zukunft andere Sprachen zu unterstützen. Obwohl es nur Unterstützung für R hat, bietet es viele Funktionen und Funktionen wie Text -Hervorhebungen usw.
Rodeo IDE
Wenn Sie ein Datenwissenschaftler sind, der lieber ausschließlich mit Python arbeitet, ist Rodeo IDE möglicherweise die Software für Sie. Es ist eine leichte und einfache IDE, aber packt eine fantastische Reihe von Funktionen. Sie können die Registerkartenabschluss sowohl in der Konsole als auch im Texteditor verwenden, um nach Modulen zu suchen. Dateien oder Skripte öffnen direkt in den Editor.
Sie können Variablen, Tabellen, Datenrahmen und Listen auf der Registerkarte Umgebung anzeigen. Bilder und Diagramme können auf der Registerkarte Diagramme zugegriffen werden. Sie können auch einzelne Handlungen erweitern und speichern. Neben den Funktionen bietet Rodeo IDE auch Flexibilität. Sie können die Schriftgröße und das Thema nach Ihren Wünschen ändern: Ihr Arbeitsverzeichnis und Ihr Python -Pfad.
Rodeo unterstützt auch VIM- und EMACS -Schlüsselbindungen. Es gibt viele Tastaturverknüpfungen, die dazu beitragen, Ihren Workflow zu beschleunigen. Sie können Ihr Rodeo -Profil konfigurieren, in dem Sie Datenbank -Anmeldeinformationen, Importanweisungen und Helferfunktionen auflisten können. Diese sind nützlich, aber die Menschen neigen dazu, sie leicht zu vergessen. All dies ist für alle neuen Skripte zugänglich, die Sie schreiben.
Google Colab
Wenn Sie ein Spezialist für maschinelles Lernen sind oder im Allgemeinen ein Interesse am Lernen für maschinelles Lernen haben, ist Google Colab möglicherweise derjenige für Sie. Google Colab ist ein Online -Jupyter -Notizbuch. Nun, wenn es genau wie ein Jupyter -Notizbuch ist, warum dann wechseln? Das Folgende ist der Hauptgrund, warum Sie gezwungen sind, sich zu ändern, ob es Ihnen gefällt oder nicht.
Eine der häufigsten Hürden, wenn Sie das Gebiet des maschinellen Lernens betreten, ist die Hardwareanforderungen. Ich meine damit, dass Sie im maschinellen Lernen eine erhebliche Datenmenge für eine bestimmte Zeit modellieren müssen. Dieses Training erfordert viele Berechnungen. Normalerweise wird Ihre CPU beim Training verwendet, aber das Training mit CPU ist sehr langsam und kann Ihren Laptop erhitzen. Hier kommt Cuda ins Spiel.
CUDA ist ein Toolkit, das von Nvidia erstellt wurde, mit dem Sie die Berechnungen auf Ihrer GPU und nicht auf CPU durchführen können. Das Training der GPU beschleunigt den Prozess um viel. Ein weiteres Hauptproblem ist, dass CUDA nicht für Sie ist, da Cuda nicht für AMD ist, wenn Sie eine AMD -GPU haben, nicht für AMD ist.; Hier kommt Google Colab ins Spiel und rettet den Tag.
Es bietet kostenlose GPU und kostenlose TPU.
Darüber hinaus hat es auch viele Funktionen. Die Synchronisation ist mühelos und Sie können Ihre Skripte ganz einfach importieren. Darüber hinaus sind alle Bibliotheken vorinstalliert, sodass Sie nur eine Importfunktion schreiben müssen, um sie zu verwenden.
Abschluss
Jupyter Notebook ist eine ausgezeichnete Software, aber aus dem einen oder anderen Grund - wenn es nicht Ihr Typ ist, gibt es viele gute Software, die Ihnen viele Funktionen und Funktionen bieten können. Einige können wie Pycharm bezahlt werden, während andere möglicherweise kostenlos sind wie Google Colab. Jede Software hat ihre Vor- und Nachteile. Wählen Sie die, die mit Ihnen am kompatibelsten ist, und entspricht Ihren Anforderungen.