Jupyter Lab 是基于 Jupyter Notebook 的下一代开源开发环境，支持 Python、R、Julia 等多种编程语言，提供更灵活的界面和功能。以下是其核心特性：
🧠 主要功能
- 代码编辑与调试：支持语法高亮、自动补全、多语言内核切换
- 实时预览：可直接查看代码输出结果（如图表、数据表）
- 可定制界面：通过拖拽操作组织代码单元格、文件资源管理器、终端等
- 支持 Jupyter Notebook 格式：兼容
.ipynb文件，便于协作与分享
📚 应用场景
- 数据科学分析：快速处理数据并可视化结果
- 机器学习建模：集成 TensorFlow/PyTorch 等框架，支持端到端开发
- 教学与演示：通过交互式界面帮助用户理解复杂概念
- 文档编写：结合 Markdown 实现代码与文字的混合编辑
🛠️ 与 Jupyter Notebook 的区别
| 特性 | Jupyter Lab | Jupyter Notebook |
|---|---|---|
| 界面布局 | 可自定义多面板工作区 | 固定单面板布局 |
| 支持格式 | 除 .ipynb 外，还支持 .py .R 等文件类型 |
仅支持 .ipynb 文件 |
| 扩展性 | 支持更多插件（如 JupyterLab-extensions） | 插件生态相对有限 |
如果需要深入了解如何在云环境中使用 Jupyter Lab，可访问 Jupyter Lab 官方文档。对于中文用户，Jupyter Lab 中文社区 提供了详细的教程和案例。
如需扩展学习，可参考：