こんにちは。今回は、google colaboratoryについて初心者エンジニアに向けて、jupyter notebookの基本操作と使い方について解説します。
jupyter notebookは、データ分析や機械学習のプログラミングを行う際に非常に便利なツールです。特に初心者エンジニアにとっては、コードの実行結果や可視化の結果を即座に確認できる点が非常に魅力的です。また、python言語に特化しているため、pythonを使用するプロジェクトにおいては特に有用です。
では、まずはjupyter notebookについて詳しく見ていきましょう。
jupyter notebookとは？
jupyter notebookは、プログラミング言語のコードやその実行結果、グラフなどを含むドキュメントを作成するためのオープンソースのwebアプリケーションです。pythonだけでなく、他のプログラミング言語もサポートしており、便利な機能が豊富に用意されています。
notebookの基本的な使い方とセルの種類
jupyter notebookの基本的な使い方について説明します。まずはじめに、notebookの作成方法です。google colaboratoryにアクセスし、新しいノートブックを作成します。すると、新しいnotebookが作成され、セルの追加や編集が可能になります。
notebookの中には、コードが書かれる「codeセル」と、文章や画像などを記述する「markdownセル」の2種類のセルがあります。codeセルは、pythonのコードを実行するためのセルであり、その下に結果が表示されます。markdownセルは、文章や見出し、リスト、画像などを記述するためのセルです。
以下は、サンプルコードです。
# codeセルの例
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
print(x)# markdownセルの例
これはmarkdownセルの例です。ショートカットキーの紹介：便利な操作方法
jupyter notebookでは、多くの操作をショートカットキーで行うことができます。これにより、効率的な操作が可能になります。以下に、便利なショートカットキーをいくつか紹介します。
- セルの実行: shift + enter
- セルの追加 (codeセル): b
- セルの追加 (markdownセル): m
- セルの削除: d,d
マークダウンセルの使い方：見やすく整形した文章の作成
マークダウンセルを使用すると、見やすく整形された文章を作成することができます。マークダウンは、特定の記法で書かれたテキストをhtmlに変換して表示する仕組みです。
例えば、見出しを作る場合は、行頭に##を付けることで見出しになります。また、箇条書きのリストを作る場合は、行頭に-や*を付けることでリストになります。
以下は、マークダウンセルのサンプルです。
## 見出し1
これはマークダウンセルのサンプルです。
- リスト1
- リスト2
画像も挿入可能です。
グラフの描画方法：matplotlibを使った可視化
jupyter notebookでは、グラフの描画も簡単に行うことができます。特に有名なデータ可視化ライブラリであるmatplotlibを使用することで、様々な種類のグラフを作成することができます。
以下は、matplotlibを使用して折れ線グラフを作成するサンプルコードです。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x軸')
plt.ylabel('y軸')
plt.title('折れ線グラフ')
plt.show()notebookの共有方法：githubやgoogleドライブでの共有方法
jupyter notebookを共有する方法はいくつかあります。例えば、notebookをgithubにアップロードし、他の人と共有することができます。また、googleドライブ上にノートブックを保存し、他の人と共有することもできます。
以下は、githubでnotebookを共有する手順の一例です。
- githubでリポジトリを作成する
- ローカルにnotebookをダウンロードする
- ローカルのリポジトリにnotebookを追加する
- リポジトリをgithubにpushする
- 共有したい相手にgithubのリポジトリのurlを共有する
まとめ
jupyter notebookは、初心者エンジニアにとって非常に便利なツールです。その使い方や便利な機能について解説しましたが、まだまだ詳しい使い方や機能もたくさんあります。ぜひ、実際に使いながら学習してみてください。jupyter notebookを使うことで、データ分析や機械学習のプログラミングをより楽しく効率的に行うことができます。
【Google Colaboratory】まとめ
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