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▼目次
00:00 はじめに
00:08 Jupyter Labとは?
03:25 Jupyter Labの起動方法
04:05 Jupyter Labでのフォルダの作成方法
04:52 Notebookの作成、削除、名前の変更
06:54 notebookのプログラムの書き方と実行方法
08:22 マークダウン記法、コメントアウトの書き方
09:13 ノートブックの保存方法
09:46 コード補完
10:38 拡張機能のVariable Inspector
11:16 pyファイルへの変換方法
12:13 Jupyter Labの終了
▼関連動画
理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする|WindowsとMacの説明あり(https://youtu.be/yoBvz39X55w)
▼ターミナルでVariable Inspectorを使うために入力する内容
「jupyter labextension install @lckr/jupyterlab_variableinspector」
▼自己紹介
現在:フリーランス(マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化など)
前職:リクルート
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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
この動画では、Jupyter Labの使い方について学びます。
Jupyter Labとはなんでしょうか?
Jupyter Labは、プログラムの実行環境のことです。つまり、プログラムを実行できるツールのようなものです。
つまり、大きなくくりでいうと、キノコードのPython超入門コースで使ったVSCodeと同じようなものです。
ただし、VSCodeと違う点も多くあります。
例えば、Jupyter Labは、プログラムの記述と実行をGoogleCromeなどのブラウザ上で出来ることです。
Pythonの超入門コースでは、VSCodeを使ってレッスンを進めていきましたよね。
VSCodeはアプリケーションです。Jupyter Labはブラウザを使います。この点が大きく違う点です。
また、VSCodeでは、プログラミングを実行する時に、pythonと書いて、pythonのファイル名を記述して実行をしてきました。
そして、その実行結果は、VSCodeのターミナルに表示されていました。
一方、Jupyter Labでは、プログラミングの記述や実行を、GoogleCromeなどのブラウザ上でできます。
またプログラムの実行方法は、プログラムを書いてShiftとEnterだけで実行できます。
さらには、1行ずつプログラムを実行・確認することができます。
つまり、Jupyter Labは、対話的に開発を進めることができるので、対話型実行環境とも呼ばれています。
またJupyter Labは、プログラミングだけではなく、プログラムの実行結果や、表やグラフを表示させたり、マークダウン記法で文章を書くこともできます。
したがって、グラフや文章を交えながら、Jupyter Labだけで上司や同僚にプレゼンすることもできます。
私もJupyter Labを使ってプレゼンをすることが多いです。
また、Jupyter Labが登場する前は、Jupyter Notebookと言われるものがスタンダートとして使われていました。
Jupyter Labは、Jupyter Notebookの進化版なので便利で使える機能が多く追加されました。
そのため、今後は、Jupyter LabはPythonでデータ分析や人工知能開発をする方々のスタンダードになっていくことが予想されます。
このPandas入門コースでは、そのJupyter Labを使ってレクチャーを進めていきます。
そこで、Pandasの実際の使い方の説明に入る前に、Jupyter Labの使い方について説明していきます。
なお、Jupyter Labを使うには、Anacondaをインストールしておく必要があります。
Anacondaは、Pythonで使われるさまざまなライブラリが入っている便利なものです。
このAnacondaのインストール方法は、Python超入門コースの環境構築の動画で説明しています。
まだ設定が終わっていない方は、概要欄にURLを貼っておきますので設定などを済ませておいてください。
このチャンネルでは、PythonやPandasのレッスン動画、他にも、Pythonを使っての業務効率化や完全自動化などの動画をどんどん配信しています。
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#JupyterLab #JupyterLabの使い方 #Pandas
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