Liste des meilleures alternatives de cahier Jupyter
Bien que le cahier Jupyter soit différent et unique, et bien que ces fonctionnalités puissent plaire à certaines personnes, d'autres personnes peuvent avoir du mal à travailler avec Jupyter Notebook. E.g., Si vous êtes un développeur qui préfère les tests, alors vous ne trouverez peut-être pas le cahier Jupyter en fonction de votre goût.
De même, le flux de travail non linéaire peut ne pas être pour tout le monde. Donc, si vous recherchez des alternatives de cahier Jupyter, lisez à l'avance!
Voici une liste des meilleures alternatives de cahier de jupyter.
Pycharme
PyCharm est un IDE développé par Jetbrain, principalement utilisé pour la programmation Python. Il n'est pas limité à Python uniquement car il prend également en charge le développement Web. Vous pouvez écrire et compiler Angular JS, JavaScript, CSS et HTML. Il prend également en charge certaines langages de base de données comme MySQL.
En plus de cela, il prend également en charge le python interactif, tout comme Jupyter Notebook. Il offre beaucoup de fonctionnalités par rapport au cahier Jupyter. L'une de ses principales caractéristiques est qu'il a un excellent débogueur avec GUI. Un inconvénient majeur est que la plupart des fonctionnalités, y compris le débogueur, sont proposées pour les versions professionnelles. Il n'a pas une bonne version communautaire.
Vous devrez donc payer pour obtenir la version sous licence, ou si vous êtes étudiant et que vous avez un e-mail à l'université, vous pouvez vous inscrire à JetBrains en utilisant cet e-mail et obtenir une licence professionnelle PyCharm gratuite jusqu'à ce que vous obteniez votre diplôme.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin est un outil Web open source pour l'analyse des données. Zeppelin Notebook est un ordinateur portable polyvalent qui peut gérer tous vos besoins d'analyse, de la visualisation et de la collaboration des données à la découverte de données, à l'ingestion de données et à l'analyse des données.
Rstudio
R est devenu lentement le principal ou l'une des principales langues utilisées pour l'analyse statistique. Il est principalement utilisé aux côtés de Python en science des données. RStudio est un IDE spécifiquement pour la langue R. Il cherche à fournir un soutien à d'autres langues à l'avenir. Bien qu'il ait seulement une prise en charge de R, il offre beaucoup de fonctionnalités et de fonctionnalités comme la mise en évidence du texte, etc.
Ide de rodéo
Si vous êtes un scientifique des données qui préfère travailler exclusivement à l'aide de Python, alors Rodeo IDE pourrait être le logiciel pour vous. C'est un IDE léger et simple, mais contient un ensemble fantastique de fonctionnalités. Vous pouvez utiliser l'achèvement de l'onglet dans la console et l'éditeur de texte pour rechercher des modules. Des fichiers ou des scripts s'ouvrent directement sur l'éditeur.
Vous pouvez afficher les variables, les tables, les cadres de données et les listes dans l'onglet Environnement. Les images et les tracés sont accessibles dans l'onglet des parcelles. Vous pouvez également développer et sauver des parcelles individuelles. Mis à part les fonctionnalités, Rodeo IDE offre également une flexibilité. Vous pouvez modifier la taille de la police et le thème en fonction de votre goût: votre répertoire de travail et le chemin Python.
Rodeo prend également en charge les clés de clés VIM et EMACS. Il y a beaucoup de raccourcis clavier pour accélérer votre workflow. Vous pouvez configurer votre profil de rodéo où vous pouvez répertorier les informations d'identification de base de données, les instructions d'importation et les fonctions d'assistance; Ceux-ci sont utiles, mais les gens ont tendance à les oublier facilement. Tous ces éléments sont accessibles à tous les nouveaux scripts que vous écrivez.
Google Colab
Si vous êtes un spécialiste de l'apprentissage automatique ou en général, vous avez un intérêt pour l'apprentissage de l'apprentissage, Google Colab pourrait être celui pour vous. Google Colab est un carnet de jupyter en ligne. Maintenant, si c'est juste comme Jupyter Notebook, alors pourquoi changer? Ce qui suit est la principale raison pour laquelle vous pourriez être obligé de changer, que cela vous plaise ou non.
L'un des obstacles les plus courants, lorsque vous entrez dans le domaine de l'apprentissage automatique, est les exigences matérielles. Donc, ce que je veux dire par là, c'est que dans l'apprentissage automatique, vous devez modéliser en utilisant une quantité importante de données pour une période spécifique. Cette formation nécessite beaucoup de calculs. Habituellement, lorsque vous vous entraînez, votre CPU est utilisé, mais l'entraînement avec le CPU est très lent et peut chauffer votre ordinateur portable; C'est là que Cuda entre.
Cuda est une boîte à outils créée par Nvidia qui vous permet d'effectuer les calculs sur votre GPU plutôt que sur le processeur. La formation du GPU accélère beaucoup le processus. Maintenant, un autre problème principal est que si vous avez un GPU AMD, alors Cuda n'est pas pour vous car Cuda n'est pas pour AMD.; C'est là que Google Colab entre et sauve la journée.
Il fournit un GPU gratuit et un TPU gratuit.
En plus de cela, il a également beaucoup de fonctionnalités. La synchronisation est sans effort et vous pouvez importer vos scripts assez facilement. En plus de cela, toutes les bibliothèques sont préinstallées, il vous suffit donc d'écrire une fonction d'importation pour commencer à les utiliser.
Conclusion
Jupyter Notebook est un excellent logiciel, mais pour une raison ou l'autre - si ce n'est pas votre type, il existe de nombreux bons logiciels qui peuvent vous fournir beaucoup de fonctionnalités et de fonctionnalités. Certains peuvent être payés comme pycharm, tandis que d'autres peuvent être gratuits comme Google Colab. Chaque logiciel a ses avantages et ses inconvénients. Choisissez celui qui est le plus compatible avec vous et correspond à vos besoins.