Phenquestions
Въпреки че Jupyter Notebook е различен и уникален и въпреки че тези функции могат да се харесат на някои хора, на други хора може да им е трудно да работят с Jupyter Notebook. Е.ж., ако сте разработчик, който предпочита тестово, тогава може да не намерите Jupyter Notebook според вашия вкус.
По същия начин нелинейният работен процес може да не е за всеки. Така че, ако търсите алтернативи на Jupyter Notebook, прочетете напред!
Следва списък с най-добрите алтернативи на Jupyter Notebook.
PyCharm
PyCharm е IDE, разработена от JetBrain, използвана най-вече за програмиране на python. Той не се ограничава само до Python, тъй като поддържа и уеб разработка. Можете да пишете и компилирате Angular JS, Javascript, CSS и HTML. Той също така поддържа някои езици на бази данни като MySQL.
В допълнение към това, той също така поддържа интерактивен Python, точно както Jupyter Notebook. Той предоставя много функции в сравнение с Jupyter Notebook. Една от основните му характеристики е, че има отличен дебъгер с GUI. Един основен недостатък е, че повечето функции, включително дебъгъра, се предлагат за професионални версии. Няма добра общностна версия.
Така че ще трябва да платите, за да получите лицензираната версия, или ако сте студент и имате университетски имейл, можете да се регистрирате за JetBrains, като използвате този имейл и да получите безплатен професионален лиценз за PyCharm, докато не завършите.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin е уеб-базиран инструмент с отворен код за анализ на данни. Zeppelin Notebook е многофункционален бележник, който може да се справи с всички ваши нужди от анализ от визуализация на данни и сътрудничество до откриване на данни, поглъщане на данни и анализ на данни.
RStudio
R бавно се превърна в основен или един от основните езици, използвани за статистически анализ. Той се използва най-вече заедно с Python в науката за данни. RStudio е IDE специално за езика R. Той се стреми да осигури подкрепа за други езици в бъдеще. Въпреки че има поддръжка само за R, той предлага много функции и функционалности като подчертаване на текст и т.н.
IDE на родео
Ако сте учен по данни, който предпочита да работи изключително с Python, тогава Rodeo IDE може да е софтуерът за вас. Това е лек и прост IDE, но съдържа фантастичен набор от функции. Можете да използвате завършването на раздели в конзолата и в текстовия редактор, за да търсите модули. Файлове или скриптове се отварят директно в редактора.
Можете да преглеждате променливи, таблици, рамки с данни и списъци в раздела среда. Изображенията и графиките могат да бъдат достъпни в раздела за графики. Можете също така да разширите и запазите отделни парцели. Освен функциите, Rodeo IDE предоставя и гъвкавост. Можете да промените размера на шрифта и темата според вашите предпочитания: вашата работна директория и път на python.
Rodeo също има поддръжка за свързване на клавиши vim и emacs. Има много клавишни комбинации, за да ускорите работния си процес. Можете да конфигурирате своя Rodeo профил, където можете да изброите идентификационни данни на базата данни, изявления за импортиране и помощни функции; те са полезни, но хората са склонни да ги забравят лесно. Всички те са достъпни за всички нови скриптове, които пишете.
Google Colab
Ако сте специалист по машинно обучение или като цяло имате интерес да научите машинно обучение, тогава Google Colab може да е този за вас. Google Colab е онлайн Jupyter Notebook. Сега, ако е точно като Jupyter Notebook, тогава защо да превключвате? Следното е основната причина, поради която може да бъдете принудени да промените дали ви харесва или не.
Едно от най-често срещаните препятствия, когато навлизате в областта на машинното обучение, са хардуерните изисквания. Искам да кажа с това, че при машинното обучение трябва да моделирате, като използвате значително количество данни за определено време. Това обучение изисква много изчисления. Обикновено, когато тренирате, се използва вашият CPU, но обучението с CPU е много бавно и може да нагрее вашия лаптоп; тук идва Куда.
Cuda е набор от инструменти, създаден от Nvidia, който ви позволява да извършвате изчисленията на вашия GPU, а не на CPU. Обучението на GPU много ускорява процеса. Сега друг основен проблем е, че ако имате AMD графичен процесор, тогава Cuda не е за вас, както Cuda не е за AMD.; тук идва Google Colab и спасява деня.
Той осигурява безплатен GPU и безплатен TPU.
В допълнение към това, той също има много функции. Синхронизацията е без усилия и можете да импортирате вашите скриптове доста лесно. В допълнение към това всички библиотеки са предварително инсталирани, така че просто трябва да напишете функция за импортиране, за да започнете да ги използвате.
Заключение
Jupyter Notebook е отличен софтуер, но по една или друга причина - ако не е вашият тип, има много добри софтуери, които могат да ви предоставят много функции и функционалности. Някои могат да бъдат платени като PyCharm, докато други могат да бъдат безплатни като Google Colab. Всеки софтуер има своите плюсове и минуси. Изберете този, който е най-съвместим с вас и отговаря на вашите нужди.
