Jupyter Notebookをしっかり理解する

2022/5/30
執筆者：南波真之

※本記事は吉政創成株式会社「Python学習とキャリアアップ」より寄稿されたコラムとなります。

皆さん、こんにちは。南波真之（なんばさねゆき）と申します。

私はエンジニアではない文系の人間ですが、Pythonの可能性やデータ分析を使った仕事に興味があります。前回はPythonの環境構築について、学んできました。PCにPythonをインストールし、pipによるパッケージ管理と実際にインストールしたパッケージを使ったテストコードの実行をしました。

今回は、Pythonを扱う上でほぼ利用する「Jupyter Notebook」について勉強していきます。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書（翔泳社）では、P.43〜P.50の部分になります。

Jupyter Notebookとは？

Jupyter Notebookは、ウェブブラウザ上でPythonなどのコードを実行できる環境のことで、データ分析でよく使われます。

ブラウザ上でPythonのコードを実行することで、すぐに結果を得ることができます。

もともとは、IPython Notebookという名前のツールだったものを汎用化させたもので、Jupyterという名前も、対応言語のJulia + Python + R言語から取られています。

このJupyter Notebookがなぜデータ分析で利用されることが多いのかというと、1つは見やすさが優れている点があります。

例えば、通常のようにコードを記載できることに加えて、マークダウン記法でドキュメントを記載することも可能です。

試しに、画面を見てみますと、こののようになります。

コードとマークダウン記法両方それぞれ記述しました。とても見やすいですよね。

Jupyter Notebookの使い方

それでは実際に、インストールをして起動していきます。
※venvの仮想環境上で実施します。

$ python3.9 -m venv venv-test001 $ source venv-test001/bin/activate (venv-test001)$ (venv-test001)$ jupyter notebook

jupyter notebookと入力、実行すると、ブラウザが立ち上がります。

URLはこのようになります。

http://localhost:8888/notebooks/venv-test001/xxxxxxxx.ipynb

Newの中のPython3を選択して開始しましょう。すると、入力する画面が出来上がります。この入力部分をセルといいます。Python3のコードを書いて実行する準備が出来上がりました。

ちなみに、URLを見て分かるように、.ipynbという拡張子のファイルに保存されるようになります。

Notebookのファイルは、JSON形式で記述されています。試しに先程記述したコード部分がどうなっているのかをファイルダウンロードしてみてみます。

{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"[6, 5, 4]"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"drinks = ['coffee', 'water', 'milk']\n",
"lens = []\n",
"for drink in drinks:\n",
" lens.append(len(drink))\n",
"lens"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Jupyter Notebookの練習\n",
"\n",
"### Pythonが実行できるか \n",

JSON形式になっていますね。

便利なJupyter Notebookショートカット

１．実行：Ctrl + Enter

プログラムやマークダウンで記入したあとに実行をさせる場合は、この「Run」ボタンを押す必要があります。そこで、Ctrl + Enterのショートカットを使うことで効率化しましょう。

２．次のセルを下に追加：Shift + Enter

次のセルを作りたい場合「+」ボタンを押す必要があります。しかし、面倒ですのでShift + Enterでショートカットしましょう。

３．セルの削除：セルを選択して、「D」を2回

セル自体を削除したい場合には、Editメニューから、「Delete Cells」をクリックする必要がありますが、面倒ですのでセルを選択して「D」のキーを2回押しましょう。Vimで行を削除すると同じですね。

JupyterLabとは？

Jupyter Notebookの他に、JupyterLabというものもあります。JupyterLabとは、Jupyter Notebookの後継という立ち位置にあり、拡張性が高まった統合開発環境（IDE）になっているようです。

今後は、こちらのJupyterLabを利用することになりそうです。

起動はかんたんで、ターミナルにてjupyter-labコマンドを実行するだけです。

jupyter notebookコマンドで起動したときのように、venvの仮想環境上で実施すると以下のようになります。

$ source venv-test001/bin/activate
(venv-test001)$
(venv-test001)$ jupyter-lab

すると、ブラウザが開き、画面が表示されます。

Jupyter Notebookとはまた見た目が違いますね。同じようにPython3を選択し、Numpyをインポートして単位行列を作ってみます。

更に、マークダウン記法でテキストを記述してみます。

こちらはJupyter Notebookとほぼ同じですね。

また、JupyterLabのファイル（.ipynb）、通常のPythonファイル（.py）、そしてターミナルをこのように画面上で配置することもできますので、JupyterLabの方が多機能と言えますね。

Jupyter Nnotebook（JupyterLab）で
Python3を実行してみる

それでは、次にJupyter Notebookを使ってPython3のコードをいくつか実行してみましょう。表やグラフの場合の見え方を確認してみます。

１．Pandasを使ってデータフレームを出してみる

pandasを使ってDataFrameオブジェクトを作る
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[100, "a", True],
[200, "b", False],
[300, "c", True],
[400, "d", True]])
df

出力はこのようになりました。しっかりと表のように見えますね。

２．Matplotlibを使って、グラフを出してみる

# matplotlibのインポート
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

# グラフの描画
ax.plot([1, 3, 5], [1, 9, 25], label='Test line graph')
ax.legend(loc='best')
# グラフの表示
plt.show()