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」や「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。
目次
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
Jupyter NotebookにはPythonの開発環境が必要
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を使う
- Anacondaを使う
-
pip（ピップ）
pip（ピップ）はコマンドラインベースで操作を行います。
Anaconda（アナコンダ）
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のインストール
https://www.python.org/downloads/
→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のインストール
https://www.anaconda.com/download
→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。
Jupyter Notebookのインストール方法
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。
Jupyter NotebookからJupyter Labへの移行
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。
-
-
- 表示レイアウトを自由に変えられる
- ドラッグ&ドロップでのセルの入れ替え
- マークダウン記法のハイライト表示
- ノートの分割２画面での表示
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。
