jupyter notebook 与jupyter lab
时间: 2025-05-18 12:03:10 浏览: 36
### Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab 的功能差异
#### 基础架构与设计理念
Jupyter Notebook 提供了一个基于浏览器的界面,主要用于交互式计算和数据分析。它适合快速编写代码片段、运行单元格以及生成可共享的结果文件 `.ipynb` [^2]。而 JupyterLab 则是一个更现代化、灵活的集成开发环境 (IDE),它是 Jupyter Notebook 的下一代接口,支持多窗口操作、扩展插件等功能 [^1]。
#### 用户界面特性
- **Jupyter Notebook**:
它提供单一文档视图模式,用户可以在单个页面上编辑笔记本文件。其设计简单直观,非常适合初学者学习 Python 或其他编程语言的基础知识 [^3]。
- **Jupyter Lab**:
支持多标签页布局管理器,允许同时打开多个 notebook 文件以及其他资源(如终端、文本文件)。通过拖放组件自定义工作区配置成为可能 。
#### 插件生态系统
- **Jupyter Notebook**:
虽然也存在一些第三方工具可以增强其功能,但整体而言它的生态相对较小 。
- **Jupyter Lab**:
awesome-jupyterlab-extension 集合展示了丰富的官方及社区贡献扩展程序库,这些扩展覆盖了从版本控制系统 Git 整合到复杂的数据科学任务处理等多个方面 。
### 使用场景对比
| 场景描述 | 推荐工具 |
|-----------------------------|-------------------|
| 数据探索初期阶段 | Jupyter Notebook |
| 复杂项目管理和团队协作 | Jupyter Lab |
| 快速原型开发 | Jupyter Notebook |
| 可视化展示 | Jupyter Lab |
例如,在进行简单的线性回归模型训练时可以选择使用 Jupyter Notebooks 来完成;但如果涉及到更大规模的应用程序构建,则应考虑采用 Jupyter Labs 并利用其中可用的各种高级特性和附加包来提高效率 [^2]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0, 1], [0, 1])
plt.show()
```
上述代码演示如何在两者之间切换执行基本绘图命令。尽管如此,当面对更高需求比如实时更新图表或者与其他 web 应用互动的时候,显然 Jupyter Lab 更具优势因为它能够加载更多类型的媒体对象并且具备更好的兼容性设置选项 [^3]。
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