データ分析で欠かせない!Jupyter Notebookの使い方【初心者向け】

初心者向けにPythonを使ったデータ分析で便利なJupyter Notebookの使い方を詳しく解説しています。Jupyter Notebookのインストール方法や使い方を分かりやすくまとめているので、ぜひ参考にしてみてください。

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今回は、データ分析用のツールであるJupyter Notebookについて解説します。

Jupyter Notebookは、データサイエンティストの間でも広く使われているツールです。

とても便利なので、ぜひ、この記事を参考に、Jupyter Notebookにチャレンジしてみてください。

 

目次

 

Jupyter Notebookとは

Jupyter Notebookは、ノートブックと呼ばれるファイルにプログラムや説明文章、実行結果などをまとめて管理できる、データ分析用のツールです。

「ジュパイター ノートブック」または「ジュピター ノートブック」と読みます。

Jupyter Notebookはオープンソースで公開されており、個人/商用問わず、誰でも無料で利用することができます。

またブラウザで動作するため、いろいろなOSから利用でき、チームメンバーとのプログラムの共有も容易です。

 

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Jupyter Notebookをインストールするには

Anacondaという開発環境のパッケージを利用すると、以下のような必要なソフトウェアをまとめてインストールできるので便利です。

  • プログラミング言語Python
  • Jupyter Notebook
  • データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリ

※Anacondaには有償版(Commercial Edition)と無償版(Individual Edition)があります。個人で利用する場合には無償版で問題ありませんが、社員が200人以上の会社(営利企業)では有償版を利用する必要があります。この記事では無償版について説明します。

 

Anacondaはダウンロードページからダウンロードできます。

ページの下の方にある「Download」をクリックします。

 

使っているOSに合わせたインストーラーをダウンロードします。

通常は64-Bitの方を選択すると良いでしょう。

 

ダウンロードしたインストーラーを実行して、手順通りに進めていきます。

 

インストールが終わったら、ANACONDA NAVIGATORを起動します。

以下のような画面になります。

 

ANACONDAは、複数の環境を用意して、用途に応じて環境を切り替えて使うことができるようになっています。

まず、Environmentsを選択して、画面下のCreateボタンをクリックしましょう。

 

Nameに適宜名称を入力し、Createをクリックすると新しい環境が作成されます。

 

ライブラリのインストールもEnvironmentsから行います。

ここではグラフ描画ライブラリである、matplotlibをインストールしてみましょう。

画面右側で「Not Installed」を選択し、テキストボックスに「matplotlib」と入力します。

一覧に候補が表示されますので、matplotlibを選択し、Applyをクリックすると、インストールが行われます。

他のライブラリも、同様の手順でインストールすることができます。

 

環境の作成が終わったら、HOMEを選択します。

jupyterと書かれたタイルにInstallボタンが表示されていますのでクリックすると、Jupyter Notebookのインストールが行われます。

 

インストールが終わると、ボタンの表記が「Launch」に変わります。

Launchをクリックすると、Jupyter Notebookが起動します。

次回以降はLaunchをクリックするだけでJupyter Notebookを起動することができます。

 

Jupyter Notebookの使い方

Jupyter Notebookを起動すると、以下のような画面になります。

新たにノートブックを作成するには、画面右側のNewボタンをクリックします。

 

表示されたメニューからPython 3を選択しましょう。

 

選択すると、新たにノートブックが作成され、ブラウザに表示されます。

 

それでは、1と書かれたセルに、以下のように入力してみましょう。

# ソースコードを記述し、Shift+Enterで実行できます。
print(1+2)

入力が終わったら、Shiftキーを押しながらEnterキーを押します。

そうすると、セルに書かれたソースコードが実行され、実行結果が表示されます。

このように、Jupyter Notebookでは、セルごとにソースコードを記述して、実行を行うことができます。

実行結果はすぐ下に表示され、何度でも再実行できます。

 

実行することで、新たにセルが追加されています。

新たに追加されたセルを選択し、Cellメニューから、Cell Type、Markdownを選択しましょう。

 

次のように入力します。

## CellTypeをMarkDownにする
CellTypeをMarkDownにすることで、 *マークダウン記法* により文章を記述することができます

入力が終わったら、Shiftキーを押しながらEnterキーを押します。

そうすると、セルに書かれたマークダウン記法が解釈され、表示されます。

 

また、Jupyter Notebookでは、ノートブックにグラフを表示することもできます。

以下のソースコードを入力し、実行してみましょう。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

price = [100, 250, 380, 500, 700]
number = [1, 2, 3, 4, 5]

# グラフを書く
plt.plot(price, number)

# グラフのタイトル
plt.title("price / number")

# x軸のラベル
plt.xlabel("price")

# y軸のラベル
plt.ylabel("number")

# 表示する
plt.show()

 

実行結果は以下のようになります。

ノートブックにグラフも表示されているのが確認できますね。

 

このように、ソースコードと説明の文章、実行結果をまとめて保存しておくことができるので、データ分析を試行錯誤しながら行ったり、分析結果を他の人に説明したりすることが、とても簡単に行うことができます。

 

それでは最後に、ノートブックの保存方法と終了方法についてご説明しましょう。

Jupyter Notebookでは、定期的に自動保存されますが、必要に応じて、メニューのSAVEボタンを押して保存することもできます。

 

終了するときは、Fileメニューの「Close and Halt」を選択します。

ブラウザの閉じるボタンを押して終了すると、バックグラウンドでPythonの実行環境(カーネル)が起動したままになってしまいますので注意しましょう。

 

今回は、Jupyter Notebookの概要とインストール方法、使い方について説明しました。

Jupyter Notebookについて、理解は深まったでしょうか?

これからJupyter Notebookを勉強したい、機械学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。

Jupyter Notebookは、Pythonのプログラミングを気軽に試すことができるので、たくさんノートブックを作成して学習を深めましょう。

深層学習画像認識自然言語処理については、リンク先の記事で解説しているので、もっと知りたいという人は覗いてみてください。

 

執筆してくれたメンター(現役エンジニア)

太田和樹(おおたかずき)

ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。

守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。

その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

 

開発実績

画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握(実証実験)、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。

通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

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