本記事では、Jupyter Notebookの基本的な使い方から、便利な機能まで、紹介させていただきます。
Contents
Jupyter Notebookの使い方
インストールとJupyter Notebookの立ち上げに関してはこちらの記事で紹介しているので、参考までに。
本記事では、Jupyter Notebookの使い方を、5つに分けて共有します。
- 新規フォルダ ・ファイルの作成
- Pythonコードの記述・実行
- ファイルの保存
- その他便利な機能
- Jupyter Notebookの素晴らしさが分かるサンプルコード
新規フォルダ・ファイルの作り方
まず、Jupyter Notebookを起動してください。(こちらの記事参照)

立ち上がると、上図のような画面が立ち上がると思います。すでにあるフォルダに入るなり、新規フォルダ・ファイルを作成するなり、いくつかの操作ができるようになっています。
今回は「Test1」というフォルダを作ってみたいと思います。右上の「新規」から「フォルダ」をクリックしてください。すると新たに「Untitled Folder」というフォルダが作成されます。

「Untitled Folder」の左側のチェックボックスをチェックし、左上の「リネーム」をクリックします。

すると、フォルダ名を変更することができます。本記事では「Test1」とします。
新しく作った「Test1」フォルダに入ったら、新規ノートブックを作成します。右上の「新規」から「Python3」を選択してください。

すると、次のような新規ノートブックが立ち上がります。

Jupyter Notebookでコードを実行してみる
次に、実際にコードを書いて実行してみます。

「セル」と呼ばれる空欄にPython コードを入力します。それを実行するには、上のタブにある「Run」ボタンでもいいですが、「Shift +Enter」で実行するのが最も簡単で一般的です。
ファイルの保存方法
ノートブックの一番上にある「Untitled」をクリックすれば、ファイル名を変更できます。

ノートブックは基本的に自動保存されます。なので、ほとんどの場合手動で保存する必要がありません。
しかし、手動で保存することもできます。「command(Ctrl) + s」キーで保存するか、上のタブの「ファイル」から保存することができます。
Jupyter Notebook の便利な機能
Jupyter Notebookには多くの便利な機能がついていますが、そのうちのいくつかを紹介します。
1. マークダウン記法が使える
気づいたこと、メモなどをマークダウンで記述することができます。まさに「ノートブック」ですね。

そして、セルにマークダウン記法で記述して実行すると、マークダウンで文章を記述できます。

さらに、実行すると、次のようになります。

2. 便利なタブの機能
上の方のタブにあるアイコンでは、いくつか便利な機能が使えます。
左から、「保存」「セルの追加」「セルのカット」「セルのコピー」「セルのペースト」「セルを一つ上へ」「セルを一つ下へ」「セルを実行」「実行の中断」「カーネルのリスタート」「カーネルをリスタートして全てのセルを実行」
Jupyte Notebookでは、試し書きを多くするので、ハサミマークの「セルのカット」はよく使うことになると思います。
セルのコピーやペーストは、一般的な「command(Ctrl) + C」「command(Ctrl) + V」などでもできるのですが、なぜかセルのカットは「command(Ctrl) + X」でできないので、タブのものをよく使います。
Jupyter Notebook用のサンプルコード
最後に、Jupyter Notebookの凄さが実感できるサンプルコードとその結果を紹介します。
import matplotlib.pyplot as plt #グラフ描画ライブラリのインポート
x = [i for i in range(1000)] #グラフのx軸用データ
#グラフのy軸用のデータに、xの値の2乗値を格納
y = []
for data in x:
y.append(data**2)
#グラフを定義
Figure, ax = plt.subplots()
#グラフをプロット
ax.plot(x, y)
このコードを実行すると、簡単にグラフが描画されます。

データの可視化が非常にシンプルで直感的なので、でータサイエンティストはJupyter Notebookを愛用するのです。
Appendix
参考書籍:「Pythonによるデータ分析入門 第2版」