Phenquestions
Hoewel Jupyter Notebook anders en uniek is, en hoewel deze functies sommige mensen kunnen aanspreken, kunnen andere mensen het moeilijk vinden om met Jupyter Notebook te werken. E.g., als je een ontwikkelaar bent die de voorkeur geeft aan testgestuurd, dan vind je Jupyter Notebook misschien niet naar jouw smaak.
Evenzo is de niet-lineaire workflow mogelijk niet voor iedereen geschikt. Dus als u op zoek bent naar Jupyter Notebook-alternatieven, lees dan verder!
Hieronder volgt een lijst met de beste Jupyter Notebook-alternatieven.
PyCharm
PyCharm is een IDE ontwikkeld door JetBrain, meestal gebruikt voor python-programmering. Het is niet alleen beperkt tot Python, het ondersteunt ook webontwikkeling. Je kunt Angular JS, Javascript, CSS en HTML schrijven en compileren. Het ondersteunt ook enkele databasetalen zoals MySQL.
Daarnaast ondersteunt het ook interactieve Python, net als Jupyter Notebook. Het biedt veel functies in vergelijking met Jupyter Notebook. Een van de belangrijkste kenmerken is dat het een uitstekende debugger heeft met GUI. Een groot nadeel is dat de meeste functies, inclusief de debugger, worden aangeboden voor professionele versies. Het heeft geen goede communityversie.
Je moet dus betalen om de gelicentieerde versie te krijgen, of als je een student bent en een universiteits-e-mail hebt, kun je je aanmelden voor JetBrains met die e-mail en een gratis professionele PyCharm-licentie krijgen tot je afstudeert.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin is een open-source webgebaseerde tool voor gegevensanalyse. Zeppelin Notebook is een multifunctionele notebook die aan al uw analysebehoeften kan voldoen, van gegevensvisualisatie en samenwerking tot gegevensontdekking, gegevensopname en gegevensanalyse.
RStudio
R is langzaamaan de belangrijkste of een van de belangrijkste talen geworden die worden gebruikt voor statistische analyse. Het wordt meestal naast Python gebruikt in datawetenschap. RStudio is een IDE speciaal voor de R-taal. Het is op zoek naar ondersteuning voor andere talen in de toekomst. Hoewel het alleen ondersteuning biedt voor R, biedt het veel functies en functionaliteit, zoals tekstaccentuering, enz.
Rodeo IDE
Als je een datawetenschapper bent die liever uitsluitend met Python werkt, dan is Rodeo IDE misschien de software voor jou. Het is een lichtgewicht en eenvoudige IDE, maar heeft een fantastische reeks functies. U kunt tabaanvulling gebruiken in zowel de console als de teksteditor om naar modules te zoeken. Bestanden of scripts openen rechtstreeks in de editor.
U kunt variabelen, tabellen, gegevensframes en lijsten bekijken op het tabblad Omgeving. Afbeeldingen en plots zijn toegankelijk op het tabblad plots. U kunt ook afzonderlijke percelen uitbreiden en opslaan. Afgezien van de functies, biedt Rodeo IDE ook flexibiliteit. U kunt de lettergrootte en het thema naar wens wijzigen: uw werkmap en python-pad.
Rodeo heeft ook ondersteuning voor vim en emacs sneltoetsen key. Er zijn veel sneltoetsen om uw workflow te versnellen. U kunt uw Rodeo-profiel configureren waar u databasereferenties, importverklaringen en hulpfuncties kunt weergeven; deze zijn nuttig, maar mensen hebben de neiging ze gemakkelijk te vergeten. Al deze zijn toegankelijk voor alle nieuwe scripts die u schrijft.
Google Colab
Als je een specialist in machine learning bent of in het algemeen geïnteresseerd bent in het leren van machine learning, dan is Google Colab misschien iets voor jou. Google Colab is een online Jupyter Notebook. Nu, als het net als Jupyter Notebook is, waarom dan overstappen?? Het volgende is de belangrijkste reden waarom je zou kunnen worden gedwongen om te veranderen, of je het nu leuk vindt of niet:.
Een van de meest voorkomende hindernissen bij het betreden van machine learning zijn de hardwarevereisten. Dus wat ik hiermee bedoel, is dat je bij machine learning moet modelleren met een aanzienlijke hoeveelheid gegevens voor een bepaalde tijd. Deze training vereist veel rekenwerk. Als je traint, wordt meestal je CPU gebruikt, maar trainen met CPU is erg traag en kan je laptop verhitten; dit is waar Cuda binnenkomt.
Cuda is een toolkit gemaakt door Nvidia waarmee je de berekeningen op je GPU kunt uitvoeren in plaats van op CPU. Training van GPU versnelt het proces aanzienlijk process. Een ander groot probleem is dat als je een AMD GPU hebt, Cuda niet voor jou is, want Cuda is niet voor AMD.; dit is waar Google Colab binnenkomt en de dag redt.
Het biedt gratis GPU en gratis TPU.
Daarnaast heeft het ook veel functies. Synchronisatie is moeiteloos en u kunt uw scripts vrij eenvoudig importeren. Daarnaast zijn alle bibliotheken voorgeïnstalleerd, dus je hoeft alleen maar een importfunctie te schrijven om ze te gebruiken.
Conclusie
Jupyter Notebook is uitstekende software, maar om de een of andere reden - als het niet jouw type is, zijn er veel goede software die je veel functies en functionaliteiten kunnen bieden. Sommige kunnen worden betaald zoals PyCharm, terwijl andere mogelijk gratis zijn, zoals Google Colab. Elke software heeft zijn voor- en nadelen. Kies degene die het meest compatibel is met u en overeenkomt met uw behoeften.
