JupyterLabを使う（30分）

4. JupyterLabを使う（30分）#

この章では、以降の章でデータ分析等に利用するJupyterLabの使い方を説明します。 まずJupyterLabを起動し、その後Notebook上でPythonのコードを実行します。

4.1. JupyterLabとNotebookとは#

JupyterLabはオープンソースで開発されているデータ分析、可視化、機械学習などに広く利用されているツールです。 Webアプリケーションとして提供されており、Webブラウザ上で各種プログラムの実行と結果の参照、ドキュメント作成などが行えます。 JupyterLabでは、Notebook（.ipynbファイル）というファイルを作成し、その中でコードを実行します。

Notebookは、コード、実行結果、説明の文章を1つのファイルにまとめたものです。 コードは「セル」という単位に分けて書き、セルごとに実行して結果をすぐに確認できます。 また、結果の表示は通常の文字列だけでなく、pandasのDataFrameが見やすい表形式で表示され、Matplotlibなどの可視化ツールを使用してグラフも表示できます。

以下のNotebookの画面では簡単な計算を行うPythonのプログラムとその結果、Markdownのドキュメントが表示されています。

Notebookを開いたJupyterLabの画面

Notebookを開いたJupyterLabの画面（左はファイルブラウザ、右はNotebook）#

4.2. JupyterLabを起動する#

仮想環境を作成する（venv）で作成した作業フォルダと仮想環境を使って、JupyterLabを起動します。 作業フォルダに移動し、仮想環境を有効化します。 その後、仮想環境を有効化した状態でJupyterLabを起動します。

JupyterLabを起動#
cd data-analysis
env\Scripts\Activate.ps1
jupyter lab
JupyterLabを起動#
cd data-analysis
source env/bin/activate
jupyter lab

しばらくするとブラウザが開き、JupyterLabの画面が表示されます。 ファイルブラウザには、作業フォルダの中のファイルが表示されます。 なお、JupyterLabを使っている間は、起動したターミナルを閉じないでください。

JupyterLabを終了するときは、メニューから「File」➔「Shut Down」を選びます。 または、JupyterLabを起動したターミナルでCtrl+Cを2回押します。

jupyterのコマンドが見つからない場合は、仮想環境を有効化しているか確認してください。 詳しくはうまくいかないときを参照してください。

（オプション）uvで環境を作成した場合#

（オプション）uvで環境を作成するの手順で環境を作成した場合も、仮想環境を有効化すれば同じ手順で起動できます。 仮想環境を有効化せずに、作業フォルダで次のコマンドを実行して起動することもできます。

uvでJupyterLabを起動#
uv run --no-project --python env jupyter lab

--python envは、作業フォルダのenvの仮想環境を使うオプションです。

4.3. 基本的な使い方#

ここでは、Notebookの作成やセルの操作など、JupyterLabとNotebookの基本的な使い方について説明します。

Notebookを作成する#

JupyterLabを起動すると、初期画面では左側にファイルブラウザ、右側の作業領域にはLauncherが表示されます。 作業領域のNotebookの下にある「Python 3」をクリックすると、新しいNotebookが作成されて開きます。 ファイル名はデフォルトでUntitled.ipynbとなります。

JupyterLabの画面

JupyterLabの画面#

ファイル名を変更する#

Notebookのファイル名を変更するにはメニューから「File」➔「Rename Notebook…」を選びます。 「New Name」に新しい名前（例: 4_jupyter.ipynb）を入力し、「Rename」をクリックするとファイル名が変更されます。

Notebookのファイル名を変更するダイアログ

Notebookのファイル名を変更する#

セルを操作する#

Notebookはセル（Cell）と呼ばれる領域にプログラムなどを記入します。 Codeセルに次のコードを入力します。 Shift+Enterを押すと実行されます。単にEnterを押すと改行文字が入力されます。

price = 120
quantity = 3
price * quantity

360

セルには、Pythonのコードを書く「Code」セルと、説明の文章を書く「Markdown」セルなどがあります。 セルの操作には、Notebookの上のツールバーと、選択したセルの右上に表示されるボタンを使います。

Notebookのツールバーと、セルの右上のボタン

Notebookのツールバー（上）と、選択したセルの右上のボタン（下）#

操作

使うボタン

下にセルを追加する

ツールバーの「+」

セルを実行する

ツールバーの「▶」

セルの種類を変更する

ツールバーのドロップダウン（「Code」または「Markdown」を選ぶ）

セルを削除する

セルの右上のゴミ箱のボタン

セルを実行するときは、先ほど述べたShift+Enterを使うと便利です。 Shift+Enterを押すとセルが実行され、次のセルに移動します。 最後のセルでこのキーを押した場合は、新しいセルが下に追加されます。

Notebookを保存する#

Notebookは自動的に保存されますが、ツールバーの左端の保存ボタンをクリックして保存もできます。

よく使うショートカット#

よく使うキーボードのショートカットは次のとおりです。 Escを押すと、セルを選択して操作する「コマンドモード」になります。 ショートカットにはコード入力時の編集モードで使用できるものと、Escを押したコマンドモードで使用できるものがあります。

編集モードのショートカット#

操作

Windows

macOS

セルを実行して次のセルに移動

Shift+Enter

Shift+Enter

入力を補完

Tab

Tab

コマンドモードに切り替え

Esc

Esc

保存

Ctrl+S

Cmd+S
コマンドモードのショートカット#

操作

Windows

macOS

セルを実行して次のセルに移動

Shift+Enter

Shift+Enter

編集モードに切り替え

Enter

Enter

上にセルを追加

A

A

下にセルを追加

B

B

セルを削除

Dを2回

Dを2回

Markdownセルに変更

M

M

Codeセルに変更

Y

Y

保存

Ctrl+S

Cmd+S

ほかのショートカットは、参考情報としてJupyter TutorialのKeyboard shortcuts（英語）を参照してください。

4.4. コードを実行する#

「基本的な使い方」で作成したNotebookに続けて、この節のプログラムをセルに入力して実行してください。

注釈

入力してもうまく動作しない場合などに、この章のNotebookをダウンロードできます。ダウンロードしたファイルを作業フォルダに置き、JupyterLabのファイルブラウザでダブルクリックして開いてください。 ダウンロードしたNotebookには、この章の説明の文章も入っています。タブや図などの一部の書き方は、JupyterLabでは記号のまま表示されます。

自分で作った4_jupyter.ipynbと同じ名前のため、上書きしないように注意してください。

Pythonのコードを実行する#

「セルを操作する」の例のように、セルの最後の行が式の場合は、式の結果がセルの下に表示されます。 print()を使わなくても、変数の中身や計算の結果を確認できます。

前のセルで記述した変数は、次のセルでも使えます。 次のセルを実行すると、print()の出力と、最後の式の値の両方が表示されます。

total = price * quantity
print("合計:", total)
total

合計: 360

360

入力を補完する#

コードの入力中にTabキーを押すと、変数名や関数名の候補が表示され選択できます。 次の図は、priと入力してTabキーを押したところ、price変数とprint関数が候補として表示されています。

Tabキーで補完の候補が表示された画面

Tabキーで表示された補完の候補（priceとprint）#

Markdownを書く#

Markdownセルには、見出し、箇条書き、リンクなどの書式を使って説明の文章を書けます。 新しいセルを選択し、ツールバーのドロップダウンで「Markdown」に変更してから、次の内容を入力してShift+Enterで実行します。

Markdownセルの例#
# 今日のメモ

JupyterLabでは、コードと説明を1つのNotebookにまとめられます。

## この章でやること

- JupyterLabを起動する
- Notebookでコードを実行する
- Markdownでメモを書く

詳しくは[JupyterLabのドキュメント](https://jupyterlab.readthedocs.io/)を参照してください。

  • #で始まる行は見出しです。#の数が多いほど小さな見出しになります。

  • -で始まる行は箇条書きです。

  • [文字](URL)はリンクです。

実行すると、次のように表示されます。 表示されたMarkdownセルをダブルクリックすると、入力に戻れます。

表示されたMarkdownセル

Markdownセルの表示例#

4.5. 便利な使い方#

ここではJupyterLabやNotebookファイルをより便利に使う方法を紹介します。

マジックコマンドを使う#

マジックコマンドは、%または%%で始まるJupyterLabの便利な命令です。

ここでは、よく使われるマジックコマンドの%timeitを紹介します。 %timeitはプログラムの実行時間を複数回試行して計測するコマンドです。

%timeit sum(range(1000))

39.8 μs ± 2.18 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000 loops each)

処理時間は実行するPCによって変わるため、資料と値が違っていてもかまいません。

シェルコマンドを実行する#

セルに!を入力して、続けてOSのコマンドを指定するとシェルコマンドが実行できます。 次の例ではインストールされているPythonとJupyterのバージョンを確認しています。

!python --version

Python 3.14.3

!jupyter --version

Selected Jupyter core packages...
IPython          : 9.17.1
ipykernel        : 7.4.0
ipywidgets       : not installed
jupyter_client   : 8.10.0
jupyter_core     : 5.9.1
jupyter_server   : 2.21.1
jupyterlab       : 4.6.4
nbclient         : 0.11.0
nbconvert        : 7.17.1
nbformat         : 5.11.1
notebook         : not installed
qtconsole        : not installed
traitlets        : 5.16.1

この章では、JupyterLabを起動し、Notebookでコードを実行する方法を学びました。 次のpandasでデータ加工（45分）では、Notebook上でpandasを使って、表形式のデータの読み込みや加工、集計を行います。