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Pythonで使えるJupyter Notebookについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonで使えるJupyter Notebookについて現役エンジニアが解説しています。オープンソースのWebアプリケーションでコード、数式、グラフなどを含む文書を作成したり、チームで共有したりできます。Anacondaかpipでインストールします。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査

Pythonで使えるJupyter Notebookについて解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね！

大石ゆかり

どういう内容でしょうか？

田島悠介

Pythonで使えるJupyter Notebookについて詳しく説明していくね！

大石ゆかり

お願いします！

 

Jupyter Notebookとは

Jupyter Notebookとは、オープンソースのWebアプリケーションです。

コード、数式、グラフなどを含む文書を作成したり、チームで共有したりできます。
数学、物理、科学、統計などの理数系分野で広く活用されています。

Python3でJupyter Notebookを使う方法

公式サイトの記載に従い、Jupyterをインストールします。
Anaconda(科学計算向けパッケージ)の一部としてインストールするか、pipを用いてインストールします。

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Jupyter Notebookを使えるようにするには？

インストール

この記事ではWindows 10, Python3を利用しました。

venv環境にjupyterをインストールします。
適当なフォルダにvenv環境を用意します。

mkdir jupyter
python3 -m venv jupyter
cd jupyter
scriptsactivate

jupyterをインストールします。

pip install jupyterlab

 

以下のコマンドでjupyterが起動します。

scriptesjupyter lab

Jupyter Notebookの起動画面

Pythonのプログラムを記述、実行できます。
プログラム以外のテキストも記述できるので、メモを書きとめるのにも便利です。

Jupyter Notebookの起動画面２

監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです！

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます！

 

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングについて解説します。   そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。 なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。   田島悠介 今回は、Pythonに関する内容だね！ 大石ゆかり どういう内容でしょうか？ 田島悠介 テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングについて詳しく説明していくね！ 大石ゆかり お願いします！ この記事では、TensorFlowと呼ばれるディープラーニング向けのライブラリを使って、Pythonで機械学習を実践してみます。 機械学習を勉強中の方や、ディープラーニングを使ってみたい方は手を動かしながら読んでみると良いでしょう。 TensorFlowとは？ Pythonにおける通常の機械学習は、scikit-learnと呼ばれる機械学習に特化したライブラリを使うことによって、簡単に実践することができます。 そして、通常の機械学習に加えて敷居が高いと思われがちなディープラーニングであっても、Pythonでは専用のライブラリを使えば誰でも簡単に実践することができます。 Pythonのディープラーニング向けライブラリにはいくつかありますが、今回はGoogle社が開発したTensorFlowというライブラリを使います。 ディープラーニングの実践で注意しなければならないことは、通常のコンピュータを使ってディープラーニングを行おうとすると、計算量が多く、時間がかかっていつまで経っても終わらないことがあるという点です。 このようなデメリットは、ディープラーニングを行う際には注意しておくことが大事です。 今回行うディープラーニングではそれほど重い処理を行うわけではないので安心してください。 機械学習・ディープラーニングの学習に最適な環境 機械学習や、データ解析では、Jupyter Notebookというブラウザ上で開発できる環境を使うことが多いです。 Jupyter Notebookを使うメリットは、コードや実行結果をそのままの形で保存できるので、後で振り返りやすい点や、実験的にコードを実行したいときに便利などたくさんあります。 今回はJupyter Notebookを使ってディープラーニングを実践していきたいと思います。 Jupyter Notebookをインストールしていない方は、Jupyter Notebookをインストールしてから行ってください。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中TensorFlowを導入してみよう それでは、TensorFlowを実際に導入してみましょう。この記事では、GPUではなく、CPUを使ったディープラーニングを行います。Windowsの場合はコマンドプロンプトで、Macの場合はコマンドラインで pip3 install tensorflow を実行してください。 Successfully installed tensorflow のようなものが表示されたら、TensorFlowのインストール完了です。   TensorFlowを使ってコードを書いてみよう 今回は、Googleが公式に提供しているチュートリアルを参考にしてTensorFlowを動かしていきます。 MNISTファイルという手書き文字のデータを学習して、新しい手書き文字の数字を予測するというプログラムを書いていきます。 それでは、順番にコードを書いていきましょう。 まずは from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf この部分は必要なライブラリをインポートをしています。 1行目は、__future__ というモジュールからabsolute_import, division, print_funvtion, unicode_literalsというパッケージを読み込むためのものです。 2行目ではPythonでTensorFlowを実行するための部分です。 次は、 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 と書いて実行してください。すると、MNISTファイルをダウンロードします。 MNISTファイルというのは”Mixed National Institute of Standards and Technology database”の頭文字を取ったもので、手書き数字の画像のデータセットです。 AIプログラミングではよく使われる画像のデータセットで、学習の際によく出てくるものなので、覚えておくと良いかもれません。 x_trainという学習用のデータと、学習済みのAIの性能を評価するためのx_testというテスト用のデータから成り立っています。 mnist = tf.keras.datasets.mnist でMNISTファイルをダウンロードし、 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() でデータを訓練用とテスト用に分けています。その次の、 x_train, x_test =
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Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。 次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。   データの概要を確認する 先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。 行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data
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