【python】jupyter notebookの使い方

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ANACONDA(アナコンダ)は超便利!

前回はPythonの上位互換ともいえるANACONDA(アナコンダ)のインストール方法について書きました。

PythonにAnacondaをダウンロード・インストールする方法

そして、今回はANACONDAに内包されている便利ツールの1つであるJupyter Notebookの使い方について解説していきます。

Jupyter Notebookとは?

ANACONDAにはいろいろな便利ツールありますが、その中でも一番人気&需要があるのはおそらくJupyter Notebook(ジュピターノートブック)でしょう。

このJupyter Notebookは簡単に言うと電子ノートです。前身はIPYTHONというもので、それをアップデート&改良したものがJupyter Notebookですので、Ipython=Jupyter Notebookです。

そして、このJupyter Notebookでは、Pythonのコードを一行一行実行&確認しながら進めたり、IDLEではできないグラフの描画&表示ができたりと、PythonでAIプログラミングやデータ分析を行う上で欠かせないツールです。

Jupyter Notebookの特徴

まずJupyter Notebookの特徴としては、通常の.pyファイルとは違い、数行ずつ試しながらコードを実行できる点です。

加えて長文のコードの中でも一部を指定して実行出来たりとコードを書く上でどこがおかしいのかが簡単に分かるようになります。

なので、Jupyter Notebookならば、コード記述と修正を繰り返し、動作を確認しながらプログラムを設計できるのでPythonを独学する上でも非常に心強いツールです。

他にも外部のライブラリーやフレーム外部との連携も簡単なのも長所の1つです。

またJupyter Notebookは初心者向けではなく、実際にツールなどを一から作る上級者向けにも便利な仕様がたくさん存在しています。

例えばウェブブラウザ上で作業が行えるので複数の開発メンバーがいる場合Jupyter Notebookを入れていればコードを簡単に共有することもできますし、構成管理ツール(Ansible, Chef, Puppet など)を組み合わせてサーバー基盤構築も自動化できます。

またBotや機械学習のチューニングに何度もPythonコードの実行と修正するような場面では、 Jupyter Notebookを使った方がエディタとコンソール 画面を行き来しなくても済むので作業効率が良いです。

そしてまたまたJupyter Notebookでは、コードの自動補完もしてくれます。加えて、本格的なエディタ(例えば Visual Studio Code)を利用すると、自動補完だけでなく記述したコードがPython規約(PEP8)に沿ってきれいに記述されているかチェックしたりもしてくれます。

こんな感じでJupyter Notebookは初心者から上級者まで幅広く愛用されている超便利ツールです。

実際にJupyter Notebookを使ってみる

さて前置きはここまでにして実際にJupyter Notebookを使っていきましょう。

まずはスタートボタン(Windowsボタン)⇒プログラム⇒A⇒Anaconda Navigeterを起動し、その中にあるJupyter Notebookを起動します。

そして2枚目に画像内部にあるように3つのタブがあります。(Files・Running・Cluster)

①Files

Filesではファイルエクスプローラーでいうところの「Cドライブ⇒ユーザー⇒任意のユーザー名」の中身が表示されます。

これは自分のPC内部データですので、ここからファイルの削除などを行うとそのままファイルが削除されたりするので扱いには気を付けましょう。

②Running

Runningのタブでは現在起動しているターミナルやノートブックが表示されます。ここから要らないターミナルを終了させることもできます。

③Clusters

ここは複数のPCで演算したりする機能です。私のように独学で簡単なプログラムを作る人間にはあんまり関係ないので飛ばします。

Jupyter Notebookの基本的な使い方

Jupyter Notebookでは新しくノートを作成する際はホーム画面のFileタブから右上にあるnewボタンをクリックし、Python3を選択します。

すると↓のような感じで、新しいノートが作成されます。

何も指定しなければこの新規ファイルの名前は「Umlimited」となりますが、上部のUmlimited(上画像ではUmlimited13)のところをクリックするとrenameできます。

試しに恒例のHELLO Worldをやります。コードを入力したら「Run」しコードを実行します。

↓のような感じでなにも問題がなければ返事が返ってきます。そしてライブラリーもインポートでき、ANACONDAに元から内蔵されているrequestなどの便利ライブラリーもインポートできます。

コードを書き終わったら左端のボタンを押して作業内容を保存します。保存した作業状況は特に何も指定しない限り、起動すると最初の表示されるfileタブのディレクトリにpynbファイルとして保存されます。

ライブラリーを新しくインストールする

jupyter notebookには標準的なライブラリが既に実装されていますが、僕は仮想通貨やデータ分析でAnacondaを使う時に専門的なライブラリが欠けていることがありました。

そんなときはjupyter notebookはAnacondaの一部なので、Anaconda promptを開いてcondaかpipコマンドを使って目当てのライブラリーをインストールしましょう。

※pipが古い時は最新版にアップデートする必要があります。↓

# pip のバージョンを最新化
python -m pip install –upgrade pip

また原始的ですが、エラー吐きまくりでよくわかんねぇってときはライブラリの中身をダウンロードして中のpyファイルのコードをそのまま関数を定義してやるのもありです。

終わり

jupyter notebookの最低限の知識はこんな感じだと思います。他にもショートカット機能があったり、ここで紹介した以外の機能もあるみたいなので、興味のある方は勉強してみてください。

自分は今まで数多くのpython関係の参考書を購入しましたが、pythonの躓きやすい(他の言語の比べれば断然低いですが)ところは、本家pythonとAnacondaの区別、Anacondaの環境設定だと思います。

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門は、そこのところを一番分かりやすく説明していたと思うので、Anaconda(jupyter notebook)がよーわからんという方は是非読んでみてください。

jupyter notebookを始めとしたanacondaのツールはぱっと見使い方がよく分からず敬遠してしまう人がいますが、実際に使うと分かるのですが超便利なので、是非使いこなしてみましょう!!

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コメント

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