皆さんはJupyter Notebookって使ったことがありますか？
Jupyter Notebookは、「ジュパイター・ノートブック」とか、「ジュピター・ノートブック」と読み、Pythonの環境で提供されており、データ分析などにも使えるオープンソースの開発環境です。
今回は、このJupyter Notebookについて概要やインストールの方法、使い方などを詳しく解説します。
Pythonについて詳しくはこちら
Jupyter Notebookとは
オープンソースの開発環境であり、データ分析ツールとしても使われるJupyter Notebookは、Python環境で提供されています。
開発は、Jupyterプロジェクトと呼ばれる非営利団体によって行われています。
Jupyter Notebookは、チームでコードを共有しながら開発したり、大規模なコードの統合やデバッグをしたり、といった機能があります。
Pythonは、機械学習やデータ分析といったAIなどにもつながる分野でも使われているので、そういったところでも活用されています。
Jupyter Notebookはどうすれば使える？
Jupyter Notebookを使う場合、基本的には開発する端末にインストールすることになります。
この章では、具体的なインストールの方法について解説します。
Jupyter NotebookにはPython環境が必要
あらかじめ押さえておくべきポイントとして
という点が挙げられます。
Pythonの開発環境をインストールするには、主に以下の2つの方法があります。
pip（ピップ）はコマンドラインベースで操作を行うことになりますが、Anaconda（アナコンダ）はGUIの画面で操作ができるようになっており、初心者でも扱いやすいものとなっています。
したがって、ここではAnacondaでのインストール方法を解説します。
まず事前準備として、以下のそれぞれのURLからPythonとAnacondaをインストールしておきます。
＜Python＞
→使っているOSに合ったもので、かつ３系のPythonをインストールしましょう。
＜Anaconda＞
→使っているOSに合ったもの、およびPython３系のものをインストールしましょう。
何故3系を選ぶのかはこちらで触れています
インストール方法
では、Anacondaから実際にJupyter Notebookをインストールしてみましょう。
インストール自体は以下のような流れで行います。
- Anaconda Navigatorを起動
- Anaconda Navigatorの環境準備
- 左ツリーの「Environment」を選択、「Create」から環境を作成する。
- Jupyter Notebookのインストール
- 左ツリーの「Home」を選択、「Jupyter Notebook」のタイルの「Install」を押します。
※現行の最新バージョンは6.0.3 - インストールが完了するとボタンが「Launch」に変わる。
Jupyter Notebookの使い方
では、実際にJupyter Notebookを使ってみましょう。
Jupyter Notebookの起動
Anaconda Navigatorの画面から「Launch」を押します。
→これによってブラウザでJypyter Notebookが起動します。
コードの作成と実行
新しくコードを作成する場合は、「New」から「Python3」を選択します。
以下のような画面になるので、コードを入力して「Enter」を押すことで実行できます。
これでJupyter Notebookを起動することができました。
移行すべき？Jupyter Labとは
Jupyter Notebookの後継としてJupyter Labという開発環境がリリースされており、気になっている方も多いのではないでしょうか。
では、「Jupyter Notebook」と「Jupyter Lab」、両者の違いはどういったところにあるのでしょうか？
また、移行は急いで行うべきなのでしょうか。
まず、前提として、Jupyter NotebookがJupyter Labに移行していくという流れは既定路線と考えて良いでしょう。
また、Jupyter Notebookで行えることはJupyter Labで全て出来ます。
その上で、Jupyter LabではJupyter Notebookから以下のような機能が追加されています。
など
このように、Jupyter Notebookにも存在した今までの機能はそのままで、Jupyter Lab向けにさまざまな便利機能が追加されています。
急いで移行する必要はありませんが、移行しない理由はないのではないでしょうか。
これから始める人は、「Jupyter Notebook」ではなく、「Jupyter Lab」をインストールするのもいいかもしれません。
まとめ
Pythonの統合開発環境であるJupyter Notebookは、ディープラーニングや機械学習などAI関連の技術が注目される中で利用が広がっています。
Jupyter Notebookを使うことで、Pythonでの開発をチームで効率よく進められるだけでなく、デバッグなど開発の際に必要となる作業も便利になります。
今後、さらに便利なJupyter Labへの移行という選択肢もあり、Jupyter NotebookはPythonでの開発環境として非常におすすめできるものです。
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