Phenquestions
Хоча блокнот Jupyter відрізняється і унікальний, і хоча ці функції можуть сподобатися деяким людям, іншим людям може бути важко працювати з ноутбуком Jupyter. Е.g., якщо ви розробник, який віддає перевагу тестовому керуванню, ви можете не знайти Jupyter Notebook на ваш смак.
Так само нелінійний робочий процес може бути не для всіх. Тож якщо ви шукаєте альтернативи блокноту Jupyter, читайте вперед!
Далі наведено список найкращих альтернатив для ноутбуків Jupyter.
PyCharm
PyCharm - це IDE, розроблена JetBrain, в основному використовується для програмування на python. Він не обмежується лише Python, оскільки він також підтримує веб-розробку. Ви можете писати та компілювати Angular JS, Javascript, CSS та HTML. Він також підтримує деякі мови баз даних, такі як MySQL.
На додаток до цього, він також підтримує інтерактивний Python, як і Jupyter Notebook. Він надає багато можливостей у порівнянні з ноутбуком Jupyter. Однією з його основних особливостей є те, що він має чудовий налагоджувач з графічним інтерфейсом. Одним із головних недоліків є те, що більшість функцій, включаючи налагоджувач, пропонуються для професійних версій. У нього немає хорошої версії для спільноти.
Тож вам доведеться заплатити, щоб отримати ліцензійну версію, або якщо ви студент і маєте університетську електронну адресу, ви можете зареєструватися в JetBrains, використовуючи цю електронну пошту, і отримати безкоштовну професійну ліцензію PyCharm до закінчення навчання.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin - це веб-інструмент з відкритим кодом для аналізу даних. Zeppelin Notebook - це багатофункціональний блокнот, який може задовольнити всі ваші потреби в аналітиці - від візуалізації даних та спільної роботи до виявлення, прийому даних та аналізу даних.
RStudio
R поволі став основною або однією з основних мов, що використовуються для статистичного аналізу. Він в основному використовується поряд з Python в науці про дані. RStudio - це IDE, спеціально для мови R. Він прагне надати підтримку іншим мовам у майбутньому. Хоча він підтримує лише R, він пропонує безліч функцій і функціональних можливостей, таких як виділення тексту тощо.
Родео IDE
Якщо ви науковець даних, який вважає за краще працювати виключно за допомогою Python, тоді Rodeo IDE може бути програмним забезпеченням для вас. Це легкий і простий IDE, але має фантастичний набір функцій. Для пошуку модулів можна використовувати заповнення вкладок як у консолі, так і в текстовому редакторі. Файли або сценарії відкриваються безпосередньо в редакторі.
Ви можете переглядати змінні, таблиці, кадри даних та списки на вкладці середовища. Доступ до зображень та графіків можна отримати на вкладці "Графіки". Ви також можете розширити та зберегти окремі ділянки. Окрім функцій, Rodeo IDE також забезпечує гнучкість. Ви можете змінити розмір шрифту та тему на свій смак: робочий каталог та шлях python.
Rodeo також має підтримку прив'язок клавіш vim та emacs. Існує багато комбінацій клавіш, які допоможуть пришвидшити ваш робочий процес. Ви можете налаштувати свій профіль Rodeo, де ви можете перерахувати облікові дані бази даних, оператори імпорту та допоміжні функції; вони корисні, але люди, як правило, легко їх забувають. Усі вони доступні для будь-яких нових сценаріїв, які ви пишете.
Google Colab
Якщо ви фахівець з машинного навчання або взагалі зацікавлені в машинному навчанні, то Google Colab може бути саме вам. Google Colab - це Інтернет-блокнот Jupyter. Тепер, якщо це просто як ноутбук Jupyter, то навіщо переключатися? Нижче наведено основну причину, чому вас можуть змусити змінити, подобається вам це чи ні.
Однією з найпоширеніших перешкод, коли ви потрапляєте в область машинного навчання, є вимоги до обладнання. Отже, я маю на увазі це те, що під час машинного навчання потрібно моделювати, використовуючи значний обсяг даних протягом певного часу. Це навчання вимагає великої кількості розрахунків. Зазвичай, коли ви тренуєтеся, використовується ваш центральний процесор, але навчання з центральним процесором відбувається дуже повільно і може нагріти ваш ноутбук; тут з’являється Куда.
Cuda - це інструментарій, створений Nvidia, який дозволяє виконувати обчислення на графічному процесорі, а не на процесорі. Навчання GPU значно пришвидшує процес. Тепер ще одна основна проблема полягає в тому, що якщо у вас графічний процесор AMD, Cuda не для вас, як Cuda не для AMD.; саме тут з’являється Google Colab і рятує день.
Він надає безкоштовний графічний процесор і безкоштовний TPU.
На додаток до цього, він також має багато можливостей. Синхронізація здійснюється без особливих зусиль, і ви можете досить легко імпортувати свої сценарії. На додаток до цього, усі бібліотеки попередньо встановлені, тому вам просто потрібно написати функцію імпорту, щоб почати їх використовувати.
Висновок
Jupyter Notebook - відмінне програмне забезпечення, але з тієї чи іншої причини - якщо це не ваш тип, є багато хороших програм, які можуть надати вам безліч функцій та функціональних можливостей. Деякі з них можуть платити як PyCharm, а інші можуть бути безкоштовними, як Google Colab. Кожне програмне забезпечення має свої плюси і мінуси. Виберіть найбільш сумісний з вами і відповідає вашим потребам.
