The Jupyter Notebook Vor- und Nachteile

Es hat die einfachste und verständlichste Benutzeroberfläche. Ein Anfänger würde es leicht finden, alle Werkzeuge zu benutzen, wie man Pfade für die Dateien erstellt und Projekte macht. Auch der Code läuft in Zellen, was es einfacher macht, Fehler zu debuggen und zu entfernen, sobald sie erkannt werden. Es bietet die Möglichkeit, Ihre Texte im Code wie Kommentare oder eine einfache Zeile zu dekorieren, indem Sie die Größe, Fettung und Schriftart des Textes ändern. Es unterstützt verschiedene Sprachen wie Python, R, Ruby usw., was auch eine bessere Unterstützung für mehrere Sprachen im Programm ermöglicht. Die Verwendung von Datenvisualisierungsmodulen wie Matplotlib und Seaborn ist auf dieser Plattform recht effizient. Ich benutze dies oft, um meine Python-Projekte und ML-Projekte zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal, wenn der Code groß ist und zu viele Zellen hat, dauert es zu lange, ihn auszuführen. Er läuft im Browser Ihrer Wahl, aber es hängt auch von der Version des Browsers ab, daher ist es sehr wichtig, die Version des Browsers aktuell zu halten. Und es ist schwierig, Änderungen der Versionskontrolle wie Git vorzunehmen oder ihn auf Github hochzuladen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

I like the remarkable versatility with which I can run and test my code directly in the The Jupyter Notebook environment even when working with remote servers; The Jupyter Notebook not only has the ability to visualize and organize my scripts and output in a browser page, but also allows me to work in multiple formats such as Markdown or even SQL saving me time and reducing potential errors in the final analysis. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

You've to spend a few hours understanding how to set up virtual environments and resolve specific dependencies, so initially configuring and learning the tool can be somewhat intimidating. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Webanwendung, die den Benutzern Flexibilität bietet, Dokumente mit Markdown und Überschriften, Live-Code, Diagrammen und Datenvisualisierungen zu erstellen. Ich benutze Jupyter Notebook für meine Data-Science-Projekte wie Datenexploration, Datenvisualisierung, Datenanalyse und Modelltraining. Benutzerfreundliche Anwendung, die es einfach macht, Bibliotheken zu importieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Fehlermeldung: Das ist sehr schwierig, Fehler zu verstehen, indem man die Fehlermeldung liest, besonders für Anfänger ist die Fehlermeldung zu komplex, um sie zu verstehen. Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für Layout und Erscheinungsbild. In Jupyter Notebook ist es schwierig, Updates oder Änderungen und Versionskontrolle nachzuverfolgen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu implementierender Python-Code und maschinelle Lernmodelle. Es hilft viel bei Datenvisualisierungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die GUI ist veraltet und es fehlt eine integrierte Entwicklungsumgebung; wir müssen jedes Mal zur Startseite zurückkehren, um Dateien zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das beste Merkmal, das mir daran gefällt, ist, dass man Dokumentation zusammen mit dem Code erstellen kann, was die Lesbarkeit meiner Arbeit verbessert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist langsam beim Laden von Modulen und bietet nicht so viele Funktionen wie andere IDEs wie VS Code, Spyder usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sie können Ihren Code in Zellen schreiben, um ihn organisierter und leichter verständlich zu machen. Anstatt Kommentare hinzuzufügen, können Sie den hervorgehobenen Kommentar schreiben, der der Titel der spezifischen Zelle sein kann, um den Code zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Debuggen von Code ist mit Jupyter Notebook herausfordernd, abgesehen davon sehe ich nichts, was es wert wäre, nicht zu mögen, da ich es seit vier Jahren benutze. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

The User Interface that allows flexibility of Data Analysis Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

File loading issues of the file's size is too large Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Täglich für die Python-Nutzung. Diese Online-IDE erfordert keinen Software-Download und regelmäßige Updates. Jupyter ist meiner Meinung nach der beste Editor für Datenanalyse. Einfach einzurichten und zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nicht einfach, durch lange Codezeilen zu suchen, um Änderungen vorzunehmen. Abkürzungen brauchen etwas Zeit, um sich daran zu gewöhnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Jupyter Notebook ist die beste webbasierte Rechenumgebung IDE für Python, Jupyter Notebook ist eine browserbasierte Anwendung, die zum Codieren und Erstellen von Notebooks und Dokumenten verwendet wird. Es hat ein effektives Werkzeug und große Bibliotheksunterstützung für Datenanalyse und Datenwissenschaft und hilft im Bereich der künstlichen Intelligenz. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Jupyter Notebook unterstützt nur Python, nicht eine andere Programmiersprache, und der Fehler ist nicht einfach zu verstehen. Es gibt einige andere Fakten, die berücksichtigt werden können. Immer wenn ich einen Fehler bekomme, ist er zu groß und nicht verständlich, es muss ein einfacher und sortierter Fehler bereitgestellt werden.

1. Manchmal, wenn die Bibliothek aktualisiert wird, werden einige Funktionen entfernt, dies sollte erwähnt werden, um Fehler zu vermeiden.

2. Rechtschreibprüfung und fehlende Auto-Korrektur-/Formatierungsfunktion, die Vorschläge zeigt, sind nicht verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Intuitive Registrierung: Jupyter Notizbuch ermöglicht es den Benutzern, interaktives Rechnen in einer Online-Umgebung durchzuführen. Es ist ein erstaunliches Werkzeug für Datenanalyse, Datenvisualisierung und iterative Entwicklung.

Code-, Text- und Medienintegration: Jupyter Notebooks unterstützen sowohl Codezellen als auch Markdown-Zellen zum Hinzufügen von formatiertem Text, Bildern und Multimedia-Inhalten. Dies macht es einfach, eine umfassende Geschichte rund um den Code und die Analyse zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Code-Wiederholung: In umfangreichen Zeitschriften kann es Fälle von Code-Redundanz geben, was Wartungsprobleme verursacht und es schwieriger macht, den Code zu refaktorisieren.

Fehlen von lokalen IDE-Elementen: Während Jupyter-Notebooks eine Online-Schnittstelle bieten, könnten einige Entwickler bestimmte Funktionen vermissen, die normalerweise in integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) zu finden sind, wie z.B. fortschrittliche Debugging-Tools und leistungsstarke Code-Refaktorisierungsfähigkeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.