Jupyter Notebook

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 入門講座

 
 

Jupyter Notebook の使い方

 この記事では Jupyter Notebook の起動方法と、基本的な使い方について解説します。

Jupyter Notebook を起動します

 Anaconda Navigator から Launch するか、Anaconda Prompt で

>jupyter notebook

と入力するとカーネルが起動します。

 Jupyter Notebook カーネルの起動

 しばらく待つと、Webブラウザが開いて Jupyter Notebook のダッシュボードが表示されます。先に開いたカーネルと、この Webブラウザが互いに通信することによって Jupyter Notebook が動く仕組みになっているのです。

 それでは、Python3 のコードを書くノートをつくりましょう。
 右上隅にある [New] をクリックして [Python 3] を選択してください(下図)。

 Jupyter Notebook 新しいノートを作成

 すると新しいノートブックが開きます。ノートは .ipynb という拡張子のついたファイルとして作成されます。ipynb というのは、Jupyter Notebook がまだ IPython Notebook と呼ばれていた頃の名残です(以前は Python 専用の Notebook でしたが、現在では R など他の言語を扱うこともできるようになっています)。

 Jupyter Notebook Untitled

 ヘッダにある "Untitled" がノートの名前です(上図)。
 

ノートに名前をつけましょう

 このままでも特に問題ありませんが、せっかくこれから Python を始めようというときに「表題なし」ではやる気が出ませんよね。やはりここはノートに自分の好きな名前をつけておきましょう。
 "Untitled" の部分をクリックすると Rename画面が表示されるので、テキストボックスに好きな名前を入力してください。ここでは "MyNoteBook" としておきます。入力を終えたら右下隅の [Rename] を押します(下図)。

 Jupyter Notebook Rename

 すると次の図のようにノートの名前が変更されます。

 Jupyter Notebook メニュー、ツールバー、コードセル

 以降の解説をスムーズに理解するために、メニュー、ツールバー、コードセルという名称だけ覚えてください。
 

Python のコードを書き込みます

 コードセルと呼ばれる部分に Python のコードを記述します。
 print()関数を使ってメッセージを表示させてみましょう。

print("Pythonプログラミングを始めましょう")

と書き込んでください。それからツールバーの [Run] を押すか、[Shift] + [Enter]、または [Ctrl] + [Enter] を押すとコードが実行されます([Shift] + [Enter] は下にセルが存在しない場合にはセルを1つ作成しますが、[Ctrl] + [Enter] はコードを実行するだけです)。この先何千回も実行ボタンを押すことを考えると、やはり [Shift] + [Enter] や [Ctrl] + [Enter] をおすすめします。

 Jupyter Notebook プログラミングコードの記入

 すると、コードセルのすぐ下に実行結果が表示されます(下図)。

 Jupyter Notebook コードの実行結果

 その下に新しいセルが自動で追加されるので、ここにまたコードを書くことができます。
 

ノートを保存します

 Jupyter Notebook のデフォルト設定では 120 秒に 1 回、ノートの内容が自動保存されますが、左上隅にある [Save and CheckPoint] でセーブすることもできます。

 このアイコンを使ってファイルを保存した場合には、ファイルの上書きと同時にチェックポイントが作成されます。Notebook 本体はオートセーブによって定期的に上書きされていきますが、ユーザーはいつでも自分で作成したチェックポイントに戻ることができます。

 アイコンを押して、ここまでの内容を保存しておきましょう。

 Jupyter Notebook ファイルに上書き保存

 ヘッダには [Last Checkpoint x分前] と表示されます。

 Jupyter Notebook Last Checkpointの表示、Revert to Checkpoint

 メニューから [File] 、[Revert to Chekpoint] を選択すると、チェックポイントの日時が表示されるので、もし戻りたいと思えばここをクリックしてください。ちなみに、色々なアプリケーションに見られるセーブアイコンは昔使われていたフロッピーディスクという記録媒体に由来します(今の若い人はフロッピー知らないだろうなあ ...... )。
 

オートセーブの時間間隔を変更します

 マジックコマンドの %Autosave を使うと、オートセーブの間隔を自分で設定することができます。たとえば、オートセーブを 10 分 (600秒) 間隔にしたい場合は

%Autosave 600

と記述します。オートセーブ機能を OFF にする場合は

%Autosave 0

とします。
 

Jupyter Notebook を閉じます

 Jupyter Notebook の機能の詳細な説明は別記事で解説します。今回はこのぐらいにして、Jupyter Notebook を閉じることにします。メニューの [File] から [Close and Halt] を選択するのが正しい閉じ方です。ブラウザの右上隅の [×] を押して終了するとプロセスが残ってしまうので、絶対にやらないでください。

 Jupyter Notebook を Close and Halt で終了

 お疲れ様でした。それではまた次回記事では コードセルの基本操作 を学びます。
 

Jupyter Notebook の使い方を学べる書籍

 現時点では、Jupyter Notebook に関する知見を集約した本は限られていますが、ほぼ唯一の選択肢ともいえる『Python ユーザのための Jupyter 実践入門』は Jupyter Notebook の機能を隈なく解説した良書です。
 

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門

中古価格
¥2,700から
(2019/3/11 10:22時点)


 本書は Anaconda を利用した Jupyter Notebook の導入方法から始まって、Jupyter Notebook の基本操作、インターフェース、キーボードショートカット、マジックコマンド、Markdown などについてユーザーが必要とする情報をきれいに整理した形で提供しています。

 Jupyter Notebook と連携して、pandas, Matplotlib, Bokeh などのツールを用いてデータを可視化する方法について学ぶこともできます。

 本書の後半では、Jupyter Notebook のカスタマイズ方法や、Cloud Datalab, JupyterLab など、他の書籍や Webサイトで取得しにくい情報も掲載しています。データ分析や機械学習、科学シミュレーションなどに Jupyter を活用したいと考えるユーザーにとっては必携の一冊です。