Pythonを使ってAI学習を始める前にまず整えておいたら便利だなぁっという環境「jupyter notebook」を解説します。といってもたいしたことではないけど知っておいて損することもないと思います。
目次
1. jupyter notebookとは？
jupyter notebookとはブラウザ上で実行するプログラムの対話型実行環境です。
以下ページで解説したpythonの利用方法とは少し異なっており、実行修正が簡単にできるようになっています。
2. jupyter notebookを活用
pythonでAIを学習する上で、やはりデータを分析する作業があるので、このツールは必須といえるかもしれません。まずはインストールから始める必要があります。なので、上記の「pythonはまずインストールからでしょ」を参照してpythonをインストールしてしまいましょう。インストール作業自体は物の10分程度で完了すると思います。
そしてもう一点、Anacondaをインストールする必要があります。インストールする理由は、データサイエンス向けのPythonパッケージなどを提供するプラットフォームで、科学技術計算などを中心とした多くのモジュールやツールのコンパイル済みバイナリファイルを提供してくれるから。というか、どこの解説ページもインストール前提で進めていることが多いので必須と思われます。
このダウンロードページからインストールファイルをダウンロードしてインストールするか、pipコマンドでインストールすることができます。
とはいえ、pipコマンドを利用したほうが楽なので以下コマンドでインストールしてしまいましょう。
コマンドプロンプトを起動して、以下の通りコマンドを実行します。
pip install anaconda
pip install jupyter notebook
pip install pandas
これだけでインストール完了。早速動かしてみましょう。
コマンドプロンプトを立ち上げて「jupyter-notebook」と打って実行します。ブラウザが立ち上がって以下画面が表示されるので、「New」から「Python 3」を選択します。
以下の画面が表示されればOKです。あとはPythonのプログラムコードを書いて実行するだけで通常通り動作してくれます。試しに以下を実行してみましょう。
hyo = “それはないでしょう”
print(hyo)
実行は「Shift + Enter」または「Run」ボタンを押す。
以下の通り表示されれば正常動作していることになります。
折角なのでExcelファイルを画面上に表示させるプログラムも実行してみましょう。
まず以下のファイルをダウンロードして、「c:」（Cドライブ直下）へ格納しておきます。
テスト用CSVファイル
ダウンロードできたら以下の通りにコードを実行します。すると、以下画面の通りExcelファイルの内容がそのまま表示されます。
import pandas as pd
pd.read_csv(“c:\\test.csv”)
jupyter notebookのいいところはコードを間違ってもすぐ修正・再実行が簡単にできることにあります。（打ち込んだコードを修正して再利用できる）また表示結果がGUI表記となるため、非常にわかりやすいということ。
プログラムを始めたばかりであれば、ミスタイプやどうすれば動作するなどトライアンドエラーが多いのでこのツールはとっても便利と実感できると思います。例えば以下のようなミスをしても・・・
でもダブルクォーテーションを足してあげるだけで修正完了！修正が簡単なんです。
3. まとめ
いかがだったでしょうか。ここまで読んで実感できたと思いますが、プログラムと思って身構えて取り組む必要はそんなになく、簡単だと思っていただけたのではないでしょうか。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
