タイトル: Jupyter Notebook
SEOタイトル: Jupyter Notebook / JupyterLab 入門（インストール・ショートカット・nbconvert・Colab 比較）
| この記事の要点 |
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Jupyter Notebook とは
Jupyter Notebook はコード・実行結果・グラフ・Markdown 文書を 1 つのファイル（.ipynb）にまとめる対話的開発環境です。データ分析や機械学習・教育・実験記録のデファクト標準で、特に Python（IPython カーネル）との相性が抜群。R / Julia / Scala 等の他言語カーネルも追加可能です（Ju-py-te-r の名は Julia / Python / R から）。
2018 年以降は後継の JupyterLab も登場し、現在は両者が併存しています。新規ユーザは JupyterLab、既存ノートブックは Notebook という棲み分けが一般的です。
インストール
# 仮想環境を作るのが推奨
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# Jupyter Notebook（クラシック）
pip install notebook
# JupyterLab（後継）
pip install jupyterlab
# データ分析三種の神器も一緒に
pip install numpy pandas matplotlib seaborn
# 機械学習も
pip install scikit-learn
# Anaconda を使う場合は最初から全部入っている
# https://www.anaconda.com/download起動
# Jupyter Notebook
jupyter notebook
# → ブラウザが自動で開き http://localhost:8888/ にアクセス
# JupyterLab
jupyter lab
# 特定ディレクトリで起動
cd ~/work/myproject
jupyter lab
# ポート指定
jupyter lab --port=9999
# トークン無しで起動（社内サーバ等。本番は非推奨）
jupyter lab --no-browser --ip=0.0.0.0 --NotebookApp.token='' --NotebookApp.password=''セルの種類
| 種類 | 用途 | 例 |
|---|---|---|
| Code | 実行可能なコード | import pandas as pd |
| Markdown | 文書（見出し・数式・画像） | # 見出し / $E=mc^2$ |
| Raw | 変換対象外のプレーンテキスト | nbconvert で出力されない LaTeX 等 |
主要なキーボードショートカット
| モード | キー | 動作 |
|---|---|---|
| 編集中 | Shift+Enter | 実行して次セルへ |
| 編集中 | Ctrl+Enter | 実行（セル留まる） |
| 編集中 | Alt+Enter | 実行して下にセル挿入 |
| 編集中 | Esc | コマンドモードへ |
| コマンド | A | 上にセル挿入 |
| コマンド | B | 下にセル挿入 |
| コマンド | DD | セル削除 |
| コマンド | M | Markdown に変換 |
| コマンド | Y | Code に変換 |
| コマンド | Z | セル削除の取消 |
| コマンド | Shift+M | 下のセルとマージ |
| 共通 | Tab | 補完 |
| 共通 | Shift+Tab | 関数のシグネチャ表示 |
マジックコマンド
# 1. 行マジック（%）
%matplotlib inline # グラフをセル内に表示
%time sum(range(10**6)) # 1 回の実行時間
%timeit sum(range(10**6))# 複数回平均
%who # 定義済変数一覧
%pwd # カレントディレクトリ
%ls # ファイル一覧
%env # 環境変数
# 2. セルマジック（%%）
%%time
# このセル全体の実行時間
total = 0
for i in range(10**6):
total += i
# 3. シェル実行
!pip install requests
!ls -la
file_count = !ls | wc -l
# 4. HTML / JavaScript 表示
%%html
Hello
# 5. ファイル書込
%%writefile hello.py
print("Hello from file")kernel の操作
kernel はコードを実行するバックエンドプロセス。Python 環境を切り替えるなら kernel を追加します:
# 現在の kernel 一覧
jupyter kernelspec list
# 別の venv を kernel として登録
source ~/other-env/bin/activate
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=other-env --display-name="Python (other-env)"
# kernel 削除
jupyter kernelspec remove other-env
# UI からは「Kernel → Change kernel」で切替可能HTML / PDF 出力（nbconvert）
# HTML（最も簡単）
jupyter nbconvert --to html notebook.ipynb
# → notebook.html
# PDF（LaTeX 必須）
jupyter nbconvert --to pdf notebook.ipynb
# Python スクリプトに変換
jupyter nbconvert --to script notebook.ipynb
# → notebook.py
# Markdown
jupyter nbconvert --to markdown notebook.ipynb
# スライド（reveal.js）
jupyter nbconvert --to slides notebook.ipynb --post serve
# 入力セルを隠してアウトプットのみ
jupyter nbconvert --to html --no-input notebook.ipynbGoogle Colab との比較
| 項目 | Jupyter (ローカル) | Google Colab |
|---|---|---|
| 環境構築 | pip install 必要 | 不要（ブラウザだけ） |
| GPU/TPU | 自分の PC 次第 | 無料で T4 GPU 利用可（時間制限あり） |
| パッケージ追加 | 仮想環境で永続 | !pip install。セッション終了で消える |
| ファイル管理 | ローカル | Google Drive / GitHub 連携 |
| 共有 | nbviewer / GitHub | URL 共有・Google Docs ライク |
| 長時間実行 | 制限なし | 無料版は 12 時間で切断 |
| 機密データ | ローカルで安全 | Google にアップロードされる |
運用 Tips
- セル番号（
In [3]:）は実行順を示す。順番が飛んでいると再現性が崩れる → Run All でリセット推奨 - Git に commit する前に
Kernel → Restart & Clear Outputで出力をクリアするとレビュー差分がきれい - 巨大データを
print(df)しない（ファイルが MB 級になる）。df.head()+df.shapeで抑える - 長期保守するなら
.ipynbではなく.py+jupytextでテキスト管理 - 本番運用で notebook を実行するなら papermill（パラメータ注入・自動実行）
FAQ
Q: Jupyter Notebook と JupyterLab、どちらを選ぶ？
A: 新規なら JupyterLab。タブ式 UI・ファイルブラウザ・拡張機能が豊富。Notebook クラシックも引き続き使えるので、好みで OK。
Q: pip install したのに import できない
A: kernel が別の Python を見ている可能性。!which python / !pip install をセル内で実行してkernel と同じ Python に入れる。
Q: 公開する前にアウトプットを消したい
A: メニューの Kernel → Restart Kernel and Clear All Outputs。または nbstripout を git pre-commit hook に。