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Jupyter Notebookの使い方解説【Python学習・データ解析】

Jupyter_00 Programming
Jupyter_00
この記事は約5分で読めます。

Jupyter Notebookという言葉をみなさんは聞かれたことがありますか。Jupyter NotebookはPythonで実装されたオープンソースソフトウェアです。Jupyter NotebookはWebブラウザー上でPythonを実行でき、データ解析やグラフ描写で人気を得たIPythonの後継です。ここでは、PythonやJupyter Notebookがanacondaを使って実装済みとの条件で、Jupyter Notebookの基本的な使い方について解説していきます。

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Jupyter Notebookとは何か?

Jupyter_01
Jupyter_01

Jupyter Notebookは、JupyterLab、JupyterHubなどとともにProject Jupyterを形成しているツールです。Project Jupyterは2014年にIPythonから派生したプロジェクトです。
Pythonは標準でインタラクティブな開発環境を備えていますが、IPythonはコーディング時の補完などで、標準の環境を強化したインタラクティブな開発環境です。IPythonをベースとしてIPython Notebookというパッケージが開発され、これをベースにマルチ言語化したJupyter Notebookが開発されました。IPython自体はインタラクティブなPythonの実行環境として開発が継続されており、Jupyterにおけるカーネルとしても利用されています。また、Jupyterの名前の由来は「Julia」、「Python」と「R」の3つのコンピュータ言語の名前を組み合わせてできたと言われています。

この記事では、anacondaを使って、Python 3とJupyter Notebookがすでに実装されていることを前提としています。まだ、それらを実装されていない方は、ぼくの別の記事「機械学習・深層学習の第一歩【Python】を実装しよう!」を以下のリンクから参照して、それぞれを実装してください。

LINK:機械学習・深層学習の第一歩【Python】を実装しよう!

また、インストールする前に少し、Jupyter NotebookでPythonを試してみたいという方には以下のリンクよりWebブラウザーで「Try Jupyter」のページで試してみてください。また、セッティングの方法を簡単に説明しますね。

LINK:Try Python

Jupyter_10
Jupyter_10
みゆきメダカ
みゆきメダカ

リンクをクリックすると上記の画面が現れるので、「Try Classic Notobook」をクリックしよう。

Jupyter_11
Jupyter_11
みゆきメダカ
みゆきメダカ

Binderの下にあるサークルマークが回っているので、しばらく待とう。

Jupyter_12
Jupyter_12
みゆきメダカ
みゆきメダカ

しばらく待つと、上記の画面が現れるので、「+」マークをクリックしよう。

Jupyter_13
Jupyter_13
みゆきメダカ
みゆきメダカ

すると、上記のようにPythonのコードを書き込むスペースが現れるよ。

Jupyter_14
Jupyter_14
みゆきメダカ
みゆきメダカ

上の画面はおきまりの「Hello world!」をPythonのコードでの出力例だよ。

Jupyter_15
Jupyter_15
みゆきメダカ
みゆきメダカ

上の画面は標準ライブラリーの「numpy」と「matplotlib」を使って、サインカーブの出力例だよ。このように「Try Jupyter」からインストールなしでもJupyter NotebookとPythonを体験できるよ。

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Jupyter Notebookの使い方

Jupyter_02
Jupyter_02

Jupyter NotebookでPythonのコードを記述し実行する方法を簡単に説明します。コードを記述して実行するのはJupyter Notebookの基本的かつ重要な機能の一つです。

Jupyter_52
Jupyter_52

Jupyter Notebookの操作機能は大きく分けて、「メニュー」と「ツールバー」の分けられます。基本的にツールバーはメニューの機能の中でよく使われる操作をショートカット的にまとめたものです。ツールバーの13の機能を説明します。

  1. 保存:Notebookのファイルを上書き保存します。
  2. コードセルの追加:現在のコードセルの下に新しいコードセルを追加します。
  3. 切り取り:現在のコードセルを切り取ります。
  4. コピー:現在のコードセルをコピーします。
  5. 貼り付け:切り取り、コピーを行なったセルを現在のセルの下に挿入します。
  6. 矢印上:現在のコードセルを上に1つ移動します。
  7. 矢印下:現在のコードセルを下に1つ移動します。
  8. 実行:現在のコードセルを実行します。
  9. 中断:実行中のコードセルを中止します。(実行中のものがある場合。)
  10. 再起動:確認後、カーネルを再起動します。
  11. 再起動&実行:確認後、カーネルを再起動し、コードセルを実行します。
  12. コードセルのタイプ設定:コードセルのタイプを設定します。
  13. コマンドパレット:実施できるコマンドを確認しながら実行します。

それでは、メニューを利用する上で、Jupyter Notebookに特有の用語の説明をいくつか行います.

Checkpoint:ある状態のファイルのことを指します。Fileメニューの「Save and Checkpoint」でその時点でのファイルの状態をCheck pointとして保存し、「Revert to Check point」でその状態に戻ります。
Tags:Viewメニュー>Cell Toolbar>Tagsで有効にすると、コードセルにタグをつけることができるようになります。
タグはコードの実行時に影響を及ぼしません。タグはJupyter Notebookの周辺ツールからJupyter Notebookを利用する際に参照されます。(下記のスクショご参照ください。)
Jupyter_60
Jupyter_60

Kernel:

Kernel:Jupyter Notebookにおけるカーネルは、IPythonのカーネルを意味します。Jupyter Notebookのインターファイスと、プログラミング言語との橋渡しをカーネルが担っています。ごく簡単なカーネルの説明としては、Jupyter Notebook上にプログラミング言語の機能を提供するのが、カーネルの役目です
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まとめ

Jupyter_07
Jupyter_07

Pythonを学習する上でも、習得後Pythonを活用する上でも、便利で有用なJupyter Notebookです。今回の本記事でなんとなくその概要を掴んでいただけたでしょうか。Jupyter NotebookはPythonを理解する上でも、そのPythonを使って、機械学習・深層学習の習得・応用を行う上でも非常に有用なツールですので、引き続きその説明記事を書いていきたいと思います。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございました。それではさようなら。

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