Künstliche Intelligenz
Data-Science-Kombi für R, Python und Jupyter
Posit, das Unternehmen hinter RStudio, hat eine IDE namens Positron für Python und R veröffentlicht. Positron basiert auf Code OSS, dem quelloffenen Projekt hinter Microsofts VS Code. Ein grundlegender Vorteil von Positron besteht darin, dass keine zusätzlichen Tools oder Erweiterungen nötig sind, um R oder Python zu nutzen. Das Vorbild RStudio bleibt bestehen und soll weiterhin Updates erhalten.
- Positron erlaubt Data-Science-Workflows und ermöglicht die Arbeit mit den Programmiersprachen Python und R in einer einzigen Bedienoberfläche.
- Ein Highlight ist der integrierte Daten-Explorer, der die Datenanalyse und -visualisierung vereinfacht. Benutzer können Dataframes sortieren, filtern und Statistiken anzeigen, ohne zwischen mehreren Tools wechseln zu müssen.
- Jupyter-Kernels für R und Python sind in die IDE integriert.
- Kommende Versionen erhalten Claude für Chats und GitHub Copilot für die Inline-Codevervollständigung sowie weitere Sprachmodelle.
Vertraute Bedienoberfläche
Das GUI von Positron dürfte RStudio-Benutzern bekannt vorkommen: Man schreibt seinen Code in einem Editorbereich, führt ihn in der Konsole aus und sieht Ergebnisse wie Diagramme, Variablen und Berichte in speziellen Fenstern oder Registerkarten. Es gibt jedoch auch einige Unterschiede. Zwei UI-Elemente sind für RStudio-Benutzer gänzlich neu: Die Aktivitätsleiste bietet Zugriff auf verschiedene Funktionen von Positron.
Das UI von Positron erinnert an RStudio, bringt aber zwei zusätzliche Leisten mit.
Durch Klicken lässt sich umschalten, was die primäre Seitenleiste anzeigt, die sich direkt daneben befindet. Sie bietet je nach Auswahl in der Aktivitätsleiste unterschiedliche Ansichten und ermöglicht den Zugriff auf den Explorer, die Suche, die Quellcodeverwaltung, Extensions, Publishing und weitere Funktionen. Wenn „Explorer“ ausgewählt ist, stellt die primäre Seitenleiste beispielsweise einen übersichtlichen Datei-Explorer bereit.
Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Data-Science-Kombi für R, Python und Jupyter“.
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