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【JupyterLabの使い方】初心者は迷ったらこれだけ読め!

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  • データ分析結果のデータフレームを簡単に見たい。
  • グラフを確認するために、画像保存するのはめんどくさい。
  • JupyterLabって聞いたことあるけど、どんなことができるの?

こんな悩みを解決します!!

みなさん、JupyterLabを使用していますか?

JupyterLabは、Pythonでデータ解析や機械学習を行う際に便利な統合開発環境です。

実行結果を見ながら、データ処理ができるのでプログラムのテスト版を作成するときにも活躍します。

本記事では、JupyterLabの基本的な使い方をわかりやすく解説します。

この記事を読めば、初心者でもJupyterLabをすぐに導入することができます。

pandasやmatplotlibを使用する際にとても便利なので、最後まで読んでいただけると嬉しいです!!


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そもそも、JupyterLabって何?

データ解析や機械学習を行う際に便利な統合開発環境で、ブラウザ上で動作します。

読み方は「ジュピターラボ」です。

JupyterLabではプログラムの処理結果を簡単に確認することができます

例えば、pandasのデータフレームの中身を簡単に確認できたり、matplotlibで作成したグラムを簡単に表示したりできます。

Pythonでデータ解析や機械学習を行う際に、データ確認とデータ処理のサイクルを効率的に行うことができるので、とてもおすすめです。

Project Jupyter(英語サイト)

JupyterLab Documentation(英語サイト)

すでに「Jupyter notebook」を使用している方もいると思います。

JupyterLabは「Jupyter notebook」の兄弟で、操作画面が変更されたり、機能が追加されたりしています。

「Jupyter notebook」のノートブック(.ipynb)はそのままJupyterLabでも使用することが可能です。

「Jupyter notebook」を利用したことがある方もストレスなく使用することができるので、一度使ってみてください。

JupyterLabの準備

JupyterLabのインストール

JupyterLabをインストールしていない方は、下記コマンドをコマンドプロンプトで実行しましょう。

pip install jupyterlab

JupyterLabの起動方法

JupyterLabを起動するときは、下記コマンドをコマンドプロンプトで実行します。

起動する前に、データを保存するディレクトリに移動してください。

jupyter-lab

コマンドを実行すると、使用しているPCのデフォルトのブラウザが立ち上がり、JupyterLabが起動します。

下記のような画面が出ればOKです。

JupyterLabの日本語化

JupyterLabは初期設定では、表示が英語になっています。

JupyterLabの表示を日本語化するには、日本語化パッケージをインストールします。

pip install jupyterlab-language-pack-ja-JP

JupyterLabを開いた状態だった場合は、JupyterLabを再起動する必要があります。

日本語化パッケージをインストール後、JupyterLabを起動して、「Setting」の「Language」で日本語を選択します。

JupyterLabを再起動すると、メニュー以外の項目が日本語化されています。

以上で、JupyterLabの日本語化は完了です。

JupyterLabの終了方法

JupyterLabを終了するときは、「File」の「シャットダウン」(日本語化前だと「Shut Down)をクリックします。

下記表示が出たら、シャットダウンをクリックします。

下記の表示が出たら、ブラウザを閉じます。

JupyterLabの基本的な使い方

プログラム追加方法

新しくプログラムを書く場合は、「Notebook」の「Python 3」をクリックします。

プログラムを記入する画面が表示されます。

プログラム記入方法

プログラムはセルに記入します。

セルは複数作成することができるので、処理内容を確認しながらプログラムを作成することができます。

JupyterLabでは、matplotlibで作成したグラフを簡単に表示することができます。

ここでは、本ブログのmatplotlibに記載しているサンプルコードを実行しています。

JupyterLabでは処理内容やグラフを確認しながら、プログラムを作成し、データ解析ができます。

とても便利なので、ぜひ使ってみてください。

JupyterLabである程度プログラムを作成した後に、必要に応じてPythonのファイル(.py)にコピーしていきましょう。

JupyterLabのショートカットキー 一覧

JupyterLabはショートカットキーを使用すると、効率よくプログラムを作成することができます。

JupyterLabはコマンドモードエディットモードで、ショートカットキーが違うので気を付けてください。

コマンドモード、エディットモードの切り替え

コマンドモード ⇒ エディットモード : セルを選択中に「Enter」

エディットモード ⇒ コマンドモード : 「Esc」

コマンドモードでよく使用するショートカットキー

「a」 : 選択したセルの上にセルを挿入

「b」 : 選択したセルの下にセルを挿入

「dd」(「d」を2回) : 選択したセルの削除

「Shift」+ 「m」 : 複数セルの結合

エディットモードでよく使用するショートカットキー

「Ctrl」+「Enter」 : 選択したセルを実行(コマンドモードでも使用可能)

「Shift」+「Enter」 : 選択したセルを実行して、次のセルに移動(コマンドモードでも使用可能)

「Alt」+「Enter」 : 選択したセルを実行して、すぐ下にセルを挿入(コマンドモードでも使用可能)

「Ctrl」+「Shift」+ 「-」 : セルの分割

JupyterLabのオススメ設定、拡張機能

行番号の表示

プログラムを記入するセルに行番号を追加することができます。

デフォルトでは行番号が表示されていないのですが、エラーメッセージの行番号をみて修正をする時、目的の行を探すのが手間ですね。

行番号を表示するには、「表示」→「行番号を表示」を設定します。

下記のように行番号が表示されればOKです。

変数内容の表示

処理を行っている途中で、変数にどんな値が格納されているか確認するために、print文で変数を出力することがよくあります。

変数の内容確認をもっと簡単にする方法として、変数内容の表示をすることができます。

変数内容の表示をするには、「jupyterlab_variableinspector」という拡張機能を使用します。

GitHub jupyterlab_variableinspector

下記コマンドでインストールすることができます。

pip install lckr_jupyterlab_variableinspector

インストール後、JupyterLabを起動します。

右クリックでメニューを開き、「Open Variable Inspector」をクリックします。

「Variable Inspector」というタブが追加されます。

このままでは見づらいので、タブの位置を変更していきます。

タブにマウスポインタを合わせて、ドラッグします。タブの位置が青色で表示されるので、そのまま右側に移動させます。

下記のようにタブが並んで表示されていれば、OKです。

JupterLabは拡張機能をインストールすることで、JupyterLabを使いやすくすることができます。

本記事で紹介した変数表示「jupyterlab_variableinspector」も拡張機能です。

Q&A

JupyterLabとは何ですか?

Pythonでデータ解析や機械学習を行う際に便利な統合開発環境です。

ノートブック形式でコードを記述・実行でき、データの可視化やドキュメント作成にも便利です。

JupyterLabで新しいノートブックを作成するにはどうすればいいですか?

JupyterLabを開き、左上の「+」アイコンをクリックして新しいランチャーを開きます。

Pythonノートブックを選択すると、新しいノートブックが作成されます。

JupyterLabでセルにコードを書いて実行するにはどうすればいいですか?

ノートブック内で新しいセルを選択し、コードを入力します。

実行するには、セルを選択した状態で「Shift」+「Enter」を押します。

まとめ

本記事では、JupyterLabの基本的な使い方をわかりやすく解説しました。

JupyterLabはデータ解析を行う効率を格段に上げることができます。

データ解析以外でも、処理内容を確認しながらプログラムを作成することができるので、初心者にもおすすめです。

JupyterLabを利用して、どんどんプログラムを書いていきましょう!

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ただし、メリットとデメリットを理解した上で、自分に合った講座を選ぶことが大切です。

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最後まで読んでいただきありがとうございます!

ご意見、ご感想があれば、コメントを頂けるとうれしいです!!

  • この記事を書いた人

よすけ

☆Pythonプログラマー ☆副業で業務改善ツール作成実績あり ☆noteでサンプルコード公開中 https://note.com/pythonsoba ☆デイトラPythonコース受講 ☆A.I.、機械学習を日々勉強中 ☆基本情報技術者、ソフトウェア開発技術者 取得 ☆趣味はスノーボード、ボルダリング、ドライブ

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