【初心者向け】Jupyter Notebookとは?インストール手順と使い方を紹介

【初心者向け】Jupyter Notebookとは?インストール手順と使い方を紹介



 

Jupyter Notebook(ジュピター・ノートブック)とはPython(パイソン)のプログラムを簡単に実行できるノートブックツールのこと。
ブラウザ上で実行しながら、作業を進めることができるので、Pythonの練習環境に最適です。

 

Jupyter Notebookの画面
▲Jupyter Notebookの画面

 

実際に、データサイエンティストの実務現場でも頻繁に利用されています。

  • データ分析
  • AI
  • 機械学習

上記のようなプログラムを活用するうえで欠かせないツール。
データサイエンティストを目指すなら、Jupyter Notebookの使い方に慣れておくことが大切です。

 

山根ただし
こんにちは。分析おたすけマンこと、山根です(Twitterはこちらから)。
データサイエンティストになるために勉強中です。僕が勉強していくうえで、わかりにくかったことを初心者目線で記事にしていきます。
この記事では、「Jupyter Notebook」を解説。インストール方法から使い方までお伝えしていきます。

データサイエンティストとは? という方は、こちらの記事から読んでみましょう。

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Jupyter Notebookとは?

Jupyter Notebookのロゴ

「Jupyter Notebook」は、以前「 IPython Notebook (アイパイソン・ノートブック)」 と呼ばれていて、Pythonを実行するためのツールでした。
今では、Pythonをはじめ、R、Node JS、R、PHPなど、いろいろな言語に対応しています。

 

ノートのようにも使えるので、メモを残すなど視覚的にもわかりやすく、学習ツールとしても便利です。
そういった用途ができるので、「Jupyter Notebook」はノートブックツールとも言われています。

Jupyter Notebookの画面
▲ノートブックツールとしてのJupyter Notebookの機能

 

プログラムを書くなら、

  • Sublime Text
  • Brackets
  • Atom

といったようなテキストエディタもあります。
しかし、Pythonのようにプログラムを実行・処理する必要のあるサーバーサイド言語では、「Jupyter Notebook」のようなノートブックツールのほうが便利です。

 

 

Jupyter Notebookの特徴

 

以下にJupyter Notebookの特徴をまとめます。

  • 無料で利用可能
  • 個人、商用問わず誰でも利用できる
  • Windows、MacなどOSを問わず利用できる
  • チームメンバーなどプログラムの共有が可能

 

山根ただし
それでは、Jupyter Notebookをインストールしてみましょう。

 

Jupyter Notebookのインストール

 

「Jupyter Notebook」を使うためには、まず「Anaconda」というソフトウェアをインストールします。

 

Anacondaとは、開発環境のパッケージで、Pythonをインストールできると同時に、さまざまなライブラリも利用可能。
高度な数値計算やデータ分析、グラフ描画、機械学習など、Pythonで利用されるライブラリを使うことができます。

開発に必要な環境構築を1つずつ対応していくのは面倒。
ですから、AnacondaをインストールさえすればOKです。

 

山根ただし
初心者にとって、Anacondaはありがたいですね。
AnacondaにはWindows、Mac、Linuxの3つのバージョンがあります。
今回はWindows版で説明していきます。

 

Anacondaにアクセスしてインストール

 

まずは以下のダウンロードサイトにアクセスしてください。
https://www.anaconda.com/download/

Anacondaの公式サイト
▲Anacondaの公式サイト

 

スクロールすると下図のような画面があります。
Windowsタブをクリックし、Python 3.X versionのDownloadボタンをクリックします。

Anacondaのダウンロード画面
▲Anacondaのダウンロード画面

バージョン「3」と「2」が並んでいますが、これからPythonを学ぶのであれば「3」をおすすめします。

ダウンロードの際、Work Email(仕事のメールアドレス)とRole(役割)を聞かれることがありますが、空欄のまま「No Thanks」をクリックすれば大丈夫です。

 

ダウンロードしたexeファイルを実行すると、インストールが始まります。

Anacondaのexeファイル
▲Anacondaのexeファイル

 

インストールは、そのまま「Next」をクリックして進んでいきましょう。

Anacondaのインストール画面
▲Anacondaのインストール画面

 

ライセンスの確認画面です。
「I Agree」をクリックして進みます。

ライセンスの確認画面
▲ライセンスの確認画面

 

ユーザーとして (Just Me) インストールするのが推奨されています。
「Just Me」を選択したまま「Next 」をクリックして次に進みましょう。

「Just Me」を選択
▲「Just Me」を選択

 

インストール先を選択する画面です。
特別な理由がなければ、そのままで構いません。
「Next 」をクリックして次に進みましょう。

インストール先を選択
▲インストール先を選択

 

インストールのオプションを選択する画面が表示されます。

インストールのオプションを選択
▲インストールのオプションを選択

「Add Anaconda to my PATH environment variable」は非推奨(Not recommended)なので、チェックを外したままでOKです。
「Register Anaconda as my default Python 3.7」は「AnacondaをPython 3.7のデフォルトとして登録するか」の選択肢です。
こちらはチェックを付けたままにして、「Install」ボタンをクリック。
インストールを開始しましょう。

 

下図のようにインストールが開始されました。

インストール開始
▲インストール開始

 

インストール完了後、下図のような画面が出てくるかも。
Python統合開発環境PyCharmのお知らせです。
「Next 」をクリックして次に進みましょう。

PyCharmのお知らせ
▲PyCharmのお知らせ

 

下図の画面が表示されたら、インストール完了です。
「Finish」をクリックしましょう。

インストール完了
▲インストール完了

 

Anacondaの立ち上げ

 

インストールが無事に終わったところで、さっそくAnacondaを立ち上げてみましょう。

Windowsのメーニューを開くと、「Anaconda Navigator(アナコンダ・ナビゲータ)」というソフトウェアがメニューに表示されます。

WindowsのメーニューからAnaconda Navigatorを選択
▲WindowsのメーニューからAnaconda Navigatorを選択

Anaconda Navigatorをクリックします。
途中で黒い画面(コマンドプロンプト)が起動されることがありますが、閉じないでそのままにしておいてください。

 

しばらくすると、ブラウザが立ち上がり、下図のような画面が表示されます。

Jupyter Notebookのダッシュボード
▲Jupyter Notebookのダッシュボード

これでPythonを使う準備は完了です。

パソコンの設定によっては、起動した後に、黒い画面(コマンドプロンプト)にURLが表示される場合があります。

その場合は、「Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time to login with a token: http://localhost:8888~」のようなメッセージが表示されているはず。
URL部分をコピーして、ChromeやInternet Explorerにコピー&ペーストすると「Jupyter Notebook」のダッシュボード画面が表示されます。

 

 

Jupyter Notebookの使い方

 

Jupyter NotebookダッシュボードのNewから、「Python3」を選ぶと、新しいnotebookを作成できます。

新しいnotebookを作成
▲新しいnotebookを作成

 

さっそくPythonのスクリプトを書いてみましょう。
「Rnn」ボタンもしくは「SHIFT+ENTER」を押して、プログラムを実行できればOKです。

Pythonのスクリプトを実行
▲Pythonのスクリプトを実行

 

 

 

まとめ:Pythonを学ぶならJupyter Notebookを活用しよう

 

この記事では、Jupyter notebookのインストール方法と使い方について、お伝えしました。

Pythonを学ぶならJupyter Notebookがおすすめです。

 

プログラミングは、頭で理解するより手を動かしたほうが習得できます。
実際にスクリプトを書いていきながら、どんどんプログラムを実行していきましょう。

 

山根ただし
Python初心者におすすめの本も紹介しておくので、参考にしてみてください。
本を読みながら、Jupyter notebookでコードを打っていくと、なんとなく理解できるようになっていきます。

 

 

 

 


 

データサイエンティストになるために、とくにおすすめなスクールを紹介しておきます。

無料の学校説明会が随時開催されているようなので、興味のある方は参加してみましょう。

 

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