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Jupyter Notebook とは?Jupyter NotebookやJupyterLabを利用方法について紹介

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公開日時:   更新日時:
Jupyter Notebook とは?Jupyter NotebookやJupyterLabを利用方法について紹介
この記事でわかること
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    システム
    エンジニア
    Jupyter Notebookとは何ですか。
    プロジェクト
    マネージャー
    Python等のプログラミング統合開発環境のことです。Jupyter NotebookやJupyterLabを利用方法についてご紹介しましょう。

    「Jupyter Notebook」とは?


    「Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)」とは、Python等のプログラミング統合開発環境です。

    オープンソースのWebアプリケーションであるため、Webブラウザ上で動作します。プログラミングコードや説明文の作成、共有が可能です。

    他にも、データフォーマットに合わせた整形、データ変換、数値計算、統計計算、グラフや画像による可視化、機械学習等の機能を備えています。

    「Project Jupyter」という非営利団体によって開発されました。

    「Project Jupyter」とは?

    「Project Jupyter」とは、オープンソースの普及を推進する非営利団体です。

    プロジェクトの発端として、2014年に「IPython Project」というPythonの統合開発環境のサポートからスタートしました。現在では、すべての言語を対象としており、データサイエンスや科学技術計算をサポートするまでに発展しました。

    また「Project Jupyter」では、純粋なオープンソースソフトウェアを目指しており、使用にあたっては修正BSDライセンスに基づいて提供されています。

    「Jupyter notebook」で開発可能なプログラミング言語

    「Jupyter Notebook」で開発できるプログラミング言語は、「Python」、「R言語」、「Julia」、「Scala」等、40種類以上をサポートしています。

    「Jupyter Notebook」を開発したプロジェクト「Project Jupyter」では、当初「Python」のみに対応していましたが、汎用的なプログラミングの統合開発環境として成長しました。

    ちなみに「Jupyter」の名称は、サポートしている「Julia」、「Python」、「R言語」を合成したものであり、ガリレオが「Jupiter」衛星発見を記録したノートブックのもじりとなっています。

    「Jupyter Notebook」のシェア方法

    「Jupyter Notebook」のノートブックファイルは、Eメール、「Dropbox」、「GitHub」や「Jupyter Notebook Viewer」等でシェアすることができます。

    また作成したコードをHTMLファイル、画像ファイル、動画ファイル、「LaTex」形式のファイル等で出力することも可能です。

    「Jupyter Notebook」の利用について


    「Jupyter Notebook」を利用するには、Webアプリケーションとしてインストールせずにブラウザ上から利用する方法と、一般的なソフトウェアのようにPCにインストールして利用する方法の2種類があります。

    各方法での利用方法について解説していきます。

    「Jupyter Notebook」をブラウザ上から利用する方法

    「Jupyter Notebook」をWebアプリケーションとしてブラウザ上から利用する方法としては、「Try Jupyter」の公式サイトにアクセスするだけです。

    「Julia」、「R言語」、「C++」、「Scheme」、「Ruby」といった言語の開発を開始できます。これらの予め用意されている「サンプルプログラム」を一時的なサーバ環境上で実行して試用することも可能です。このWebアプリケーションは、ブラウザを閉じるまでセッションが維持されます。

    現在では、新しい次世代のインタフェースとして「Jupyter Lab」が提供されています。

    「Jupyter Notebook」のインストール方法

    「Jupyter Notebook」をPCにインストールする方法としては、「pip」もしくは「conda」といったパッケージをインストールするコマンドを使用します。

    「pip」は、Pythonの標準パッケージ管理ツールのコマンドです。

    「conda」は、汎用的な科学技術計算のためのサービスである「Anaconda」のパッケージ管理ツールのコマンドです。

    使い分けとしては、「Anaconda」の環境を利用する場合には「conda」を使用し、それ以外の場合は「pip」を使用します。なお「conda」は、「Anaconda」の環境上でのみ利用可能です。

    「pip」を使用したインストール方法

    「pip」を使用したインストール方法は、ターミナル画面(例:Windowsの場合はコマンドプロンプト、Linux/Macの場合はTerminal)で、以下のようなコマンド文を実行します。

    インストール後にnotebookを実行するには、以下のコマンドを実行します。

    「Jupyter Notebook」がWebアプリケーションとして開始されます。

    「conda」を利用したインストール方法

    「conda」を利用したインストール方法としては、「miniconda」や「miniforge」といったcondaのパッケージ管理ツールを利用します。

    これらの管理ツールに含まれているコマンドを利用して、次のようにインストールします。

    「conda」の実行方法

    「conda」の実行方法は、以下のコマンドを実行します。

    condaの実行環境は、他の環境に影響を与えないように独立して起動します。そのため用途に応じてPythonのバージョン切り替え、パッケージのインストールが可能となっています。

    特に「環境名」を指定せずに「conda activate」コマンドを実行した場合は、「base環境(※デフォルトのconda環境)」が有効となります。

    このようにコマンドプロンプトの箇所に「環境名」が表示されるようになります。

    そして「Anaconda」で提供されている「Pythonコマンド」を実行できるようになります。

    「JupyterLab」とは?


    「JupyterLab」とは、Webベースのインタラクティブ型統合開発環境です。

    開発対象は、主に「Jupyter notebooks」、コードやデータとなっています。

    データサイエンス、科学技術計算、機械学習等において、幅広いワークフローをサポートしたユーザインタフェースとなっており、この設定を柔軟に変更することが可能です。

    「JupyterLab」は、拡張性が高く、モジュール単位で構成されています。そしてプラグインを作成することで、新しいコンポーネントを追加したり、既存のものを統合したりすることもできます。

    「JupyterLab」の利用方法

    「JupyterLab」の利用方法は、「Jupyter Notebook」と同様にブラウザ上で利用する方法と、PCにインストールする方法の2種類があります。

    各利用方法について解説していきます。

    「JupyterLab」をブラウザ上で利用する方法

    「JupyterLab」をブラウザ上で利用する方法は、「JupyterLab」公式サイトにて「Try in your browser」を選択するだけです。

    起動に数秒程度掛かった後に、Webアプリケーションとして起動します。実体としては「Jupyterサーバ」が起動して、その上で動作するWebアプリケーションとなっています。

    起動した画面上では、サンプルコードや説明用ドキュメントが表示されます。

    「JupyterLab」をインストールする方法

    「JupyterLab」をインストールする方法としては、ターミナル画面(例:Windowsの場合はコマンドプロンプト、Linux/Macの場合はTerminal)で、以下のコマンドを実行します(※condaの場合)。

    また「pip」の場合は、以下のコマンドを実行します。

    システム
    エンジニア
    Python等のプログラミング統合開発環境である「JupyterNotebook」とその次世代ツール「JupyterLab」の概要や利用方法についてよく分かりました。
    プロジェクト
    マネージャー
    ご紹介したとおりの方法で「JupyterLab」を利用することができますので、ぜひ活用してみてください。

    「JupyterLab」を実行する方法

    「JupyterLab」を実行する方法としては、インストールに成功した後に、以下のコマンドを実行します。

    これらの統合開発環境は、オープンソースで提供されているため無料で使用することができます。

    データサイエンスや科学技術計算における新しいサービスの提供に向けて、これらのツールを活用してみてはいかがでしょうか。

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