Jupyter Notebookの使用を開始する：チュートリアル

PythonまたはRを使用する意欲的なデータサイエンティストの場合は、JupyterNotebookの使用方法を知っている必要があります。これは、データの操作、ライブコードの共有、およびデータサイエンスワークフローの管理を行うためのオープンソースのサーバーベースのIDEです。

ローカルマシンにJupyterNotebookをインストールして使用する方法を見てみましょう。

Pipを使用してJupyterNotebookをインストールして起動する方法

JupyterNotebookをpipinstallコマンドを使用して仮想環境にインストールすると、仮想空間で独立したパッケージまたはモジュールとして実行できます。

この方法を使用するには、Pythonがマシンにインストールされている必要があります。それ以外の場合は、python.org Webサイトにアクセスして、最新バージョンのPythonをダウンロードしてインストールします。ただし、MacまたはLinuxユーザーの場合は、Pythonがデフォルトですでにインストールされている可能性があります。

Windowsユーザーの場合は、インストール後にPythonをWindowsパスに追加して、コマンドラインから実行可能にするようにしてください。

上記の条件を満たしたら、コマンドプロンプトを開いて選択した場所に移動します。

次に、Python仮想環境をまだ作成していない場合は、作成してアクティブ化します。

その仮想環境で、pip installnotebookコマンドを実行してJupyterNotebookをインストールします。

次に、実行jupyterのノートブックは、デフォルトのブラウザでJupyterノートブック・サーバを起動します。

Anacondaディストリビューションを使用してJupyterNotebookをインストールして起動する方法

Anacondaディストリビューションは、conda仮想環境内にJupyterNotebookをインストールできるIDEマネージャーです。

Anacondaディストリビューションを使用する場合は、コマンドラインの技術を回避することもできます。数回クリックするだけで、仮想環境を作成してアクティブ化し、AnacondaNavigatorを介してJupyterNotebookをインストールできます。

このオプションを使用するには、Anacondaディストリビューションの互換性のある最新バージョンをダウンロードしてインストールする必要があります。

マシンにAnacondaをインストールしたら、AnacondaNavigatorを起動します。Windowsで起動するには、Windowsの検索バーを開いてAnacondaを検索します。次に、検索結果メニューのAnacondaNavigatorをクリックして開きます。

AnacondaNavigatorのベースパス環境にはJupyterNotebookがプリインストールされていますが、環境を作成するたびに新しいものをインストールする必要があります。

conda環境を作成し、CMDまたはAnacondaNavigatorを介してJupyterNotebookをインストールできます。

Anaconda Navigatorオプションを使用するには、アプリのサイドバーで[環境]をクリックします。

次に、アプリの左下隅を見て、[作成]をクリックします。

[名前]フィールドに仮想環境の優先名を​​入力します。次に、選択した言語を選択し、[作成]をクリックしてconda仮想環境を作成します。

環境を正常に作成したら、それを選択して[ホーム]に移動します。[ホーム]メニューで、Jupyter Notebookを見つけ、[インストール]をクリックしてその環境にインストールします。

インストールが完了したら、[起動]をクリックします。

オプションで、AnacondaNavigatorを介してJupyterNotebookをインストールした後、ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、activate env_nameコマンドを使用して、作成したconda仮想環境をアクティブ化できます。

env_nameを、AnacondaNavigatorを介して作成した環境の名前に置き換えます。ただし、Windowsでこの方法を使用するには、WindowsパスにAnacondaを追加してください。

または、Anaconda Navigatorオプションを完全に回避したい場合は、conda環境を作成し、ターミナルからのみJupyterNotebookをインストールできます。

これを行うには、ターミナルを開き、コマンドconda create --nameenv_nameを実行します。Windowsユーザーの場合は、conda.bat create --nameenv_nameを使用できます。

その環境にJupyterNotebookをインストールするには、pip installnotebookコマンドを使用します。env_nameをお好みの名前に置き換えます。

次に、jupyternotebookコマンドを実行してJupyterNotebookを起動します。

関連：知っておくべきWindowsCMDコマンド

注意：コマンドラインからJupyterNotebookを起動することをお勧めします。このようにして、プロジェクト用に別のフォルダーを作成し、フォルダーの場所に仮想環境を作成したり、同じディレクトリでJupyterNotebookを起動したりできます。

JupyterNotebookの使用方法

これで、JupyterNotebookがインストールされました。あなたがそれを使うことができるいくつかの方法を見てみましょう。

Jupyter Notebookを起動すると、ファイルを管理できるホームページに移動します。

注意：通常、CMDを介してJupyter Notebookを空のディレクトリで開くと、ホームページもその空のディレクトリを継承します。それ以外の場合、親ディレクトリ内のすべてのファイルはJupyterNotebookのホームページに反映されます。

JupyterNotebookにファイルをインポートする方法

Excelドキュメントなどの外部ファイルを使用することをお勧めします。まだ存在しない場合は、JupyterNotebookのディレクトリにインポートできます。

ファイルをJupyterNotebookにインポートするには、アプリの右上隅を見て、[アップロード]をクリックしてPCでファイルを参照します。

次に、ファイルをアップロードしたら、ファイルの横に表示される[アップロード]オプションをクリックして、ファイルを親フォルダーディレクトリに追加します。

新しいノートブックでの作業

開いた各ノートブックは、拡張子が.ipynbのファイルでコードを実行します。ノートブックまたはカーネルを開くには、[新規]をクリックします。次に、Python3を選択します。

新しく開いたノートブックを新しい名前で保存するには、[ファイル]をクリックします。

次に、[名前を付けて保存]オプションを選択し、ノートブックに優先名を付けます。

実行中のノートブックをシャットダウンする方法

実行中のノートブックをシャットダウンするには、ホームページに移動して[実行中]を選択します。現在実行中のカーネルのリストをロードします。

閉じたいノートブックの横にある[シャットダウン]をクリックして、ノートブックを非アクティブにします。

JupyterNotebookに新しいセルを追加する方法

Jupyter Notebookカーネルにいる間、セルにコードを書くことができます。新しいセルを追加するには、[挿入]をクリックします。次に、お好みのオプションを選択します。

または、キーボードショートカットを使用して新しいセルを追加することもできます。既存のセルの上に新しいセルを追加するには、そのセルをクリックしてから、キーボードのキーAを押します。

下にセルを追加するには、上記のプロセスを繰り返しますが、今回はキーボードのキーBを押します。

セルを上下に移動するには、ターゲットセルをタップします。次に、カーネルの上部にある上向き矢印または下向き矢印をクリックします。

JupyterNotebookでコードの行またはブロックを実行する方法

コードの行またはブロックを実行するには、カーネルの上部にある[実行]オプションをクリックします。

キーボードショートカットを使用してコードを実行するには、キーボードのCtrl + Enterを押します。

Jupyter Notebookにパンダを含むデータセットをロードする：実用的な例

データセットをカーネルにロードすることもできます。PythonでExcelファイルを読み取るための以下のサンプルコードを見てみましょう。

import pandas as pd data=pd.read_excel(r"raw_data.xlsx") data.head(10)

データセットを作業ディレクトリにインポートまたは貼り付けると、フルパスを呼び出さなくてもExcelファイルを読み込むことができることに注意してください。Ctrl + Enterを押して、上記のコードを実行します。

上記のコードは次の出力を返します。

JupyterNotebookのMarkdownプロパティの使用方法

markdownプロパティを使用して、数式やプレーンテキストを記述できます。Jupyter Notebookのmarkdownプロパティを使い始めるには、いくつかの基本的な構文とルールを習得する必要があります。

以下のルールのいくつかを見てください。

• $：マークダウンコードを開いたり閉じたりします
• \ limits：制限を示します
• \ sum：合計記号を呼び出す
• \ alpha：アルファ記号を書く
• \ beta：ベータ記号を書く
• \ gamma：ガンマシンボルを呼び出す
• ^ {}：巻き毛のろう付け内の文字の上付き文字
• _ {}：巻き毛のろう付け内に文字の添え字を書く
• \ cap：キャップ記号を導入
• \ hat：次の文字の上に帽子の記号を置きます

これらのルールが実際にどのように機能するかを確認するには、以下のマークダウンコードをコピーして、カーネルのセルに貼り付けます。

$ \ beta_0 {^ 4} \ cap \ hat 6 \ sum \ limits \ partial 5_ {2} $

次に、コードを含むセルをタップし、カーネルの上部を見て、[コード]ドロップダウンをクリックします。

リストからMarkdownを選択します。次に、マークダウンコードを実行します。

または、キーボードのキーMを押して、選択したセルをマークダウンに切り替えることもできます。キーYを押すと、コードモードに戻ります。

ただし、マークダウンプロパティをより適切に把握するには、Jupyter Notebook MarkdownCellsのドキュメントを確認してください。

JupyterNotebookを最大限に活用する

Jupyter Notebookを使用すると、ローカルサーバーまたはリモートサーバーを介してリアルタイムのデータサイエンスコードを実行および共有できます。マークダウンプロパティを使用すると、数式やテキストを他の人と共有することもできます。

Jupyter Notebookは、コードを作成するだけでなく、教師と学習者がデータサイエンスや機械学習プロジェクトのチャンクを共同で実行するための生産的で教育的なプラットフォームです。

ただし、このツールは他の多くの機能を提供します。ここで説明したものから始めてください。