JupyterLab対Notebook：包括的な比較
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- Matt Popovic
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対話的なコンピューティング環境において、JupyterLabとJupyter Notebookは最も人気のある選択肢のひとつです。Jupyter Notebookはより確立されたオプションであり、シンプルなインターフェースを備えています。一方、JupyterLabは新しい、より汎用性のあるインターフェースであり、リアルタイム協働、複数のファイル形式のサポート、組み込みのターミナルとコードコンソールを備えています。この包括的な比較では、主な違い、機能、および考慮事項について詳しく解説し、ニーズに最適なオプションを選ぶのに役立ちます。
Python Pandasデータフレームからコードを一切書かずにデータ可視化を素早く作成したいですか？
PyGWalkerは、可視化を伴う探索的データ分析のためのPythonライブラリです。PyGWalker (opens in a new tab)を使用すると、pandasデータフレーム（およびpolarsデータフレーム）をTableauスタイルのユーザーインターフェースに変換して、視覚的な探索を行うことができます。
JupyterLabとは？
JupyterLabは、ノートブック、コード、データを扱うための対話型開発環境です。これは、古典的なJupyter Notebook（ノートブック、ターミナル、テキストエディタ、ファイルブラウザ、リッチな出力など）のすべてのおなじみの構成要素を柔軟かつパワフルなユーザーインターフェースで提供する、次世代のユーザーインターフェースです。JupyterLabは、最終的には古典的なJupyter Notebookに取って代わるものとなるでしょう。
JupyterLabでは、Jupyterノートブック、テキストエディタ、ターミナル、およびカスタムコンポーネントなどのドキュメントとアクティビティを柔軟かつ統合的に拡張することができます。レイアウト内に複数のノートブック、テキストファイル、ターミナル、出力領域などを配置し、ファイルブラウザ、コマンドパレット、タスクに特化したワークスペースなどを持つパネル、タブ、スプリッター、折りたたみ可能なサイドバーとともに、シングルレイアウトで作業を行うことができます。
Jupyter Notebookとは？
一方、Jupyter Notebookは、Jupyterノートブックドキュメントを作成するためのWebベースの対話型計算環境です。Python（IPython）、Julia、Rなどのいくつかの言語をサポートし、主にデータ分析、データ可視化、およびその他の対話的な探索的計算に使用されます。
Jupyter Notebookは、3つのコンポーネントから構成されています。最初はノートブックアプリケーションで、コードを対話的に書き込んだり実行したり、ノートブックドキュメントを作成したりするためのWebベースのアプリケーションです。2つ目のコンポーネントであるカーネルは、ノートブックアプリケーションによって起動される別のプロセスであり、ユーザーのコードを指定された言語で実行し、出力をノートブックWebアプリケーションに戻します。3つ目のコンポーネントは、ノートブックドキュメントであり、ノートブックWebアプリケーションに表示されるすべての内容（計算の入力と出力、ナラティブテキスト、方程式、イメージ、オブジェクトのリッチメディア表現など）を表します。
JupyterLabとJupyter Notebookの違い
JupyterLabとJupyter Notebookは、対話的なコンピューティング環境としての役割を果たすには共通していますが、ユーザーインターフェース、機能、柔軟性など、いくつかの点で異なります。
ユーザーインターフェース
Jupyter Notebookは、よりシンプルで軽量なインターフェースを持っています。主にシングルドキュメントインターフェースであり、シンプルでナビゲーションしやすいドキュメントがユーザーに提供されます。このシンプリシティにより、初心者やコーディング環境によりフレンドリーなアプローチを好む人にとっては優れた選択肢です。
一方、JupyterLabはより柔軟で機能豊富なインターフェースを提供しています。マルチドキュメント、マルチタスキングのインターフェースであり、複数のノートブックやファイルを同時に使用したり、さまざまな方法でデータを表示したり、サードパーティの拡張機能との連携を行ったりすることができます。これにより、JupyterLabはより複雑なプロジェクトや大規模なプロジェクトに向いたパワフルなツールとなります。
機能と柔軟性
Jupyter Notebookは、対話的な計算の基本的な機能を提供しています。コードの記述と実行、結果の表示、コードに沿った説明やナラティブの作成ができます。また、画像やビデオなどのリッチメディアの統合や、Python、R、Juliaなどさまざまなプログラミング言語の使用もサポートしています。
JupyterLabは、この機能をさらに進化させています。Jupyter Notebookが提供するすべての機能に加えて、JupyterLabでは作業エリアに複数のノートブックやファイルを並べたり、ドラッグアンドドロップの機能でワークスペースを整理したり、ファイルブラウザやコマンドパレット、マークダウンプレビューなどのツールを使用したりすることができます。また、リアルタイムの協働もサポートしており、チームプロジェクトに最適なツールとなっています。
ファイル形式
JupyterLabとJupyter Notebookの両方は、さまざまなファイル形式をサポートしています。ただし、JupyterLabの方がやや優れています。ノートブックファイル形式（.ipynb）に加えて、JupyterLabはマークダウン(.md)やJavaScript(.js)、JSON(.json)、HTML(.html)、CSS(.css)などの他のファイル形式もサポートしています。これにより、JupyterLabはさまざまな種類のファイルやプロジェクトとの作業に向いた、より柔軟なツールとなります。
データサイエンスと機械学習におけるJupyterLab対Jupyter Notebook
データサイエンスと機械学習に関して、JupyterLabとJupyter Notebookの両方は強力な機能を提供しています。ただし、JupyterLabのマルチドキュメントインターフェースは、特にこれらの分野で有益です。複数のノートブックを並べて表示することで、データやモデル、結果の効率的な比較が可能です。さらに、JupyterLabの統合ターミナルは、データの前処理やライブラリのインストールなどのタスクに役立つ強力なツールです。
一方、Jupyter Notebookはよりシンプルでありながら、データサイエンスと機械学習に必要なすべての機能を備えています。コードを書き、実行し、結果を表示することができるため、説明テキストとともにこれらのタスクに最適なツールです。どちらを選ぶかは、個人の好みとプロジェクトの具体的な要件に応じて異なります。
初心者のためのJupyterLabとJupyter Notebook比較
初心者にとっては、Jupyter Notebookのよりシンプルなインターフェースがアプローチしやすいです。シングルドキュメントインターフェースは直感的で使いやすく、プログラミングやデータサイエンスに新しい方には最適な選択です。
一方、より複雑なJupyterLabには初心者でも役立つ機能もあります。複数のドキュメントを同時に表示できることは、コードの学習や比較に役立ちます。さらに、統合ターミナルやコマンドパレットは、プログラミングスキルが向上するにつれて強力なツールとなります。
結論として、JupyterLabとJupyter Notebookはそれぞれ強みを持ち、対話的な計算、データサイエンス、機械学習に効果的に使用することができます。どちらを選ぶかは、特定のニーズ、好み、プロジェクトの性質によって異なります。
よくある質問
JupyterLabとJupyter Notebookの違いは何ですか？
JupyterLabとJupyter Notebookの主な違いは、ユーザーインターフェース、機能、柔軟性です。Jupyter Notebookはよりシンプルで軽量なインターフェースを持ち、JupyterLabはより柔軟で機能豊富なインターフェースを提供します。JupyterLabには、マルチドキュメントインターフェース、統合ターミナル、リアルタイムコラボレーションなどの機能があり、もっと機能性と柔軟性をはじめることができます。
JupyterLabとJupyter Notebookのどちらが優れていますか？
JupyterLabもJupyter Notebookも、どちらももう一方よりも優れているわけではありません。どちらを選ぶかは、特定のニーズ、好み、プロジェクトの性質によって異なります。初心者にはJupyter Notebookのシンプルなインターフェースがアプローチしやすいかもしれません。一方、JupyterLabの高度な機能と柔軟性は、より複雑な大規模なプロジェクトに適した強力なツールとなるでしょう。
Jupyter NotebookとJupyterLabを両方インストールすることはできますか？
はい、Jupyter NotebookとJupyterLabの両方をインストールして、相互に使うことができます。それらは同じProject Jupyterの一部であり、シームレスに連携して動作するように設計されています。