【python 入門】Jupyter Labでのnotebookの使い方

pythonを動かすのは、最初はJupyter Notebookをおすすめします。

コードと処理結果がすぐ分かることと、Google ColaboratoryのようにすぐにJupyter Notebookを動かす環境があるためです。

本記事はこんな方におすすめです。

hituji

pythonを勉強し始めたので、

jupyter notebookの使い方について知りたい

本記事の内容

python入門 基礎まとめも参考にしてください。

>> python 入門 基礎まとめ

Jupyter Labでのnotebookの使い方

Jupyter Labを使うには、インストールが必要です。

下記リンクを参照してインストールをしましょう。

Anacondaのインストールから、Jupyter Labのインストールまでを紹介しています。

画面紹介

インストールが完了したら、起動されたウェブ画面が表示されていますね。

ここから開始します。

画面は、よく使うものだけ説明していきます。

使い方は順次で紹介するので、なんとなく役割だけみておいてください。

コードを入力して実行

コードを動かすところまでをしていきます。

初学者の方はここはみておいてください。

ファイルの新規作成

まず、メニューかメインパネルのところから、ファイルを新規作成します。

notebookがメインパネルに配置されます。

コードを入力

セルと呼ばれる箇所に、コードを入力しましょう。

print('Hello world')

1つだけ実行

まず、1つのセルを実行します。

Shift+Enter、メニューのRun>Run Selected Cells、セルの上にある▶︎ボタンのどれかで実行できます。

おすすめはShift+Enter

セルの下に、実行結果が表示されます。

今回は「Hello world」と出力されています。

まとめて実行

まとめて実行するときは、メニューのRunにもあるのですが、リセットしてから実行するのがおすすめです。

Kernel > Restart Kernel and Run All Cellsを実行します。

ファイル名の変更

おまけで、ファイル名の変更方法です。

わかりやすい名前に変更してみましょう。

notebookの停止方法

notebookは動かしたら、そのnotebookではデータが保持されています。

これを停止しないとメモリやGPUメモリを消費します。

使わないnotebookは停止しましょう。

サイドメニューでランニングターミナル/カーネルに切り替えます。

開いている、notebookがあるので、SHUT DOWNを押します。

ちなみに、notebookの上にある、■（停止）はコードの処理を強制的に停止します。

メモリなどは解放されません。

初学者の方は、ここら辺まで覚えておけばOKです！！

余裕のある方は、続きを進めてください。

Markdownの使い方

セルはコードだけでなく、見やすいメモを残すことができます。

セルを選択して、Markdownに切り替えます。

Markdownではメモを残すのですが、おしゃれなメモが残せます。

Markdown記法を覚える必要がありますし、数式はLatexが必要です。

とりあえずは、文字を大きくする方法とメモを残せれば十分です。

下記を押さえておくと良いでしょう。

# Title1
## Title2
### Title3

●改行は文末にスペースを2つ  
メモメモメモ  
めもめもめも  

●テーブルは|-で区切るだけ

| TH1 | TH2 |
----|---- 
| TD1 | TD3 |
| TD2 | TD4 |

●リストは-つけるだけ
- リスト1
- リスト2
- リスト3

コードの補完方法

コードは全て、タイピングするととても大変です。

そこで、役に立つのがコードの補完機能です。

途中まで入力した後に、タブを押しましょう。

下記のように、候補をが出てきます。

.pyファイルのimport

notebookにコードをズラズラ書いていくと、長くなっていまします。

その場合は、関数化して***.pyファイルによけましょう。

まず、+ボタンで新しいLauncherを起動して、テキストを作成します。

ファイルをリネームして、***.pyを作りましょう。

test.pyにしてあります。

test.pyに以下のコードを足します。平均を求める関数です。

関数をまだ聞いたことない方は、処理をまとめたものです。

その関数をtest.pyに書いて、notebookで読み込みます。

def calc_mean(data):
    return sum(data)/len(data)

notebookに以下のコードを入力しましょう。

calc_meanをtest.pyから呼び出して、平均値を算出することができます。

from test import calc_mean

data = [2,3,4,5]
print(calc_mean(data))

3.5

.pyファイルの実行

先ほどは、***.pyを読み込んで、関数を処理しました。

処理全部が***.pyに入っている場合は、***.pyを丸っと実行することもできます。

先程のtest.pyを以下のようにします。

def calc_mean(data):
    return sum(data)/len(data)

data = [2,3,4,5]
print(calc_mean(data))

このファイルをnotebookから実行します。

セルに以下のコードを入力して実行してみましょう。

%run -i test.py

3.5

ライブラリのインストール

notebookからでもライブラリのインストールが可能です。

Google Colaboratoryで使いたいライブラリがインストールされてない時に使います。

pytorchのような重いライブラリは進捗がわからず、固まったように見えます。

試しに、numpyをインストールしてみます。

!pip install numpy

Requirement already satisfied: numpy in c:\users\nakata\anaconda3\envs\main\lib\site-packages (1.18.4)

すでにインストールされている場合は、上記メッセージなります。

インストールがまだの方は、インストールがされた旨のメッセージなります。

以上、Jupyter Labの使い方の紹介でした。

notebookはデータの解析結果をコードつきで渡せたり、よく使います。

しっかり習得しておきましょう。