--- file_format: mystnb kernelspec: name: python3 display_name: Python 3 mystnb: merge_streams: true --- # 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。 ## 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。 ```{figure} images/4_overview.png :alt: 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） ``` (jupyter-start)= ## JupyterLabを起動する {ref}`setup-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。 `````{tab-set} :sync-group: os ````{tab-item} Windows :sync: windows ```{code-block} powershell :caption: JupyterLabを起動 cd data-analysis env\Scripts\Activate.ps1 jupyter lab ``` ```` ````{tab-item} macOS :sync: macos ```{code-block} zsh :caption: 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{kbd}`Ctrl`+{kbd}`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{ref}`setup-troubleshooting`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 {ref}`setup-uv`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。 ```{code-block} text :caption: 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。 ## 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。 ```{figure} images/4_launcher.png :alt: 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。 ```{figure} images/4_rename.png :alt: 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。 {kbd}`Shift`+{kbd}`Enter`を押すと実行されます。単に{kbd}`Enter`を押すと改行文字が入力されます。 ```{code-cell} ipython3 price = 120 quantity = 3 price * quantity ``` 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。 ```{figure} images/4_toolbar.png :alt: 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{kbd}`Shift`+{kbd}`Enter`を使うと便利です。 {kbd}`Shift`+{kbd}`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。 {kbd}`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、{kbd}`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。 ```{table} 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 | {kbd}`Shift`+{kbd}`Enter` | {kbd}`Shift`+{kbd}`Enter` | | 入力を補完 | {kbd}`Tab` | {kbd}`Tab` | | コマンドモードに切り替え | {kbd}`Esc` | {kbd}`Esc` | | 保存 | {kbd}`Ctrl`+{kbd}`S` | {kbd}`Cmd`+{kbd}`S` | ``` ```{table} 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 | {kbd}`Shift`+{kbd}`Enter` | {kbd}`Shift`+{kbd}`Enter` | | 編集モードに切り替え | {kbd}`Enter` | {kbd}`Enter` | | 上にセルを追加 | {kbd}`A` | {kbd}`A` | | 下にセルを追加 | {kbd}`B` | {kbd}`B` | | セルを削除 | {kbd}`D`を2回 | {kbd}`D`を2回 | | Markdownセルに変更 | {kbd}`M` | {kbd}`M` | | Codeセルに変更 | {kbd}`Y` | {kbd}`Y` | | 保存 | {kbd}`Ctrl`+{kbd}`S` | {kbd}`Cmd`+{kbd}`S` | ``` ほかのショートカットは、参考情報として[Jupyter TutorialのKeyboard shortcuts](https://jupyter-tutorial.readthedocs.io/en/latest/notebook/shortcuts.html)（英語）を参照してください。 ## 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。 ```{note} 入力してもうまく動作しない場合などに、{nb-download}`この章のNotebook <4_jupyter.ipynb>`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。 ```{code-cell} ipython3 total = price * quantity print("合計:", total) total ``` ### 入力を補完する コードの入力中に{kbd}`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{kbd}`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。 ```{figure} images/4_completion.png :alt: Tabキーで補完の候補が表示された画面 {kbd}`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{kbd}`Shift`+{kbd}`Enter`で実行します。 ```{code-block} markdown :caption: 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。 ```{figure} images/4_markdown.png :alt: 表示されたMarkdownセル Markdownセルの表示例 ``` ## 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。 ```{code-cell} ipython3 %timeit sum(range(1000)) ``` 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。 ```{code-cell} ipython3 !python --version ``` ```{code-cell} ipython3 !jupyter --version ``` 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[](5_pandas.md)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。