一番最後のものについてお話ししましょう｡
ジュピター・ノート
さて､ これは実に興味深いもので､ データサイエンティストや機械学習をする人たちにとても人気があります｡
さて､ 説明の代わりにお見せしましょう｡ 私たちがJupiter notebooksを使うためには､ 実際にAnaconda
dot comに行けばいいのです｡
いや､ ここは蛇足ではありません｡
これはディストリビューションで､ Pythonのエンジニアが使うツールを大量にダウンロードできるプラットフォームなんです｡
先ほども言いましたが､ 多くのデータサイエンティストや機械学習をしている人は､
Anacondaをダウンロードするでしょう｡
そして､ ここからが本題です｡
実はAnacondaでPythonをダウンロードすればいいんです｡
Python dot orgに行かずに､ AnacondaにアクセスしてDownloadをクリックすれば､ Pythonもインストールされるわけですね｡
でも､ 仕組みを理解したいから､ Anacondaではなく､ 正式な方法でダウンロードしてほしかったんです｡
ここではダウンロードをクリックするだけで､ Anacondaディストリビューションをダウンロードすることができます｡
Anacondaをダウンロードすると､ Jupyter Notebooksなど､ このコースで使用するものがたくさん付属しているのがわかります｡
NumPyやBoeke､ pandas､ あるいはTensorFlowなど､ さまざまなプラグインが付属しています｡
データサイエンティストが使う様々な
さて､ 下にスクロールすると､ あなたが使っているマシンを検知して､ バージョンに応じたダウンロードができるようになります｡
そのため､ Windowsをお使いの方は､ Windowsをクリックし､ バージョン3をダウンロードすることを確認する必要があるかもしれません｡ 7以上であること｡
そして､ あなたが持っているどんなコンピューターに基づいても､ おそらくほとんどの人が64ビットを搭載していることでしょう｡
それは､ あなたのマシンに依存するものです｡
またLinuxであれば､ また違った選択肢があるはずです｡
今すぐ
ここからダウンロードをクリックしてもいいし､ ドキュメントをクリックし､ 詳細を読んでインストールに進むこともできます｡
これです｡
Anacondaのインストール方法については､ ステップバイステップでご案内します｡
今､ 警告を与えたい｡
こんなことしなくていいんだよ｡
オプションの2番目のステップ､ それはデータの整合性を検証することです｡
これは､ 正しいパッケージをダウンロードしているかどうかを確認するために､ セキュリティ上の理由から行うものです｡
だから､ それは完全にオプションです｡
スキップすることもできますし､ 手順を追ってきちんとインストールすることもできます｡
さて､ 特にWindowsでは､ Anacondaを私のパス環境変数に追加するオプションが表示されますが､
私はここをクリックしないことをお勧めします｡
これをクリックしてパスに追加すると､ 数レッスン前にインストールした古いバージョンのPythonと衝突してしまうのです｡
だから､ このガイドに従うようにしてください｡
そして､ 先日アナコンダにもパイチャームを搭載することが発表されましたね｡
前回のビデオで､ またはすでにパイチャームをダウンロードしている場合は､ このステップもスキップしてください｡
つまり､ Macでwindowsということですね｡
繰り返しになりますが､ 非常に自明なことです｡
プロセスのインストールをクリックするだけで､ すべてが完了します｡
そして､ もしあなたがLinuxマシンを使っているなら､ ターミナルを使って､ 基本的にAnacondaを実行するために､ 彼らがあなたに与えるこのコマンドを実行する必要があります｡
そして､ Anaconda 3を使いたいのは､ Pythonのバージョン3を使いたいからだと覚えておいてください｡
さて､ Anacondaをインストールしたら､ 警告を出します｡
かなり大きなディストリビューションですね｡
かなり大きいです｡
つまり､ コンピューターに十分なメモリがなければ､ 十分なストレージがないのです｡
もう一つの選択肢として､ Mini Condaがあります｡ これはAnacondaの小型版で､ これらのパッケージがすべて付属しているわけではありません｡
そして､ このコースでは､ ほとんどの場合､ ミニコンダをオプションで走らせるだけで済ませることができるのです｡
さて､ Anacondaをインストールしたとします｡
アプリケーションに搭載しているはずです｡
ここです｡
あとはクリックするだけで起動します｡
アナコンダをあなたに｡
さて､ すべてをセットアップするのに少し時間がかかるかもしれません｡
でも､ 一度つけたら､ 見てください｡
アナコンダナビゲーターがあるじゃないですか｡
そして､ ここにはVS Codeなど見覚えのあるものがいくつかありますね｡
実際にここからインストールすることができます｡
Spiderのようなもの､ pictureのような別のidを使うことができます｡
また､ 私たちのプログラミングに参加し､ 本当にデータサイエンスに集中したい場合は､ 私たちのスタジオのようなものを持つことができます｡
でも､ 本当に興味があるのは､ Jupyter Notebookです｡
Jupiterノートブックは､ Pythonでデータサイエンスや機械学習をしている人なら､
必ず使っている超人気ノートブックです｡
その理由は､ すぐにおわかりいただけると思います｡
さて､ インストールされていない場合はインストールする必要があるかもしれませんが､ そうでない場合はインストールしたら､
起動をクリックして何が起こるか見てみましょう｡
見たか？
デフォルトのブラウザを開くと､ ローカルホスト8､ 8､ 8､ 8が表示されたんです｡
もし､ これが自動的に行われない場合は､ ブラウザに手動で入力する必要があるかもしれません｡
ローカルホスト888､ 8
でも､ そうでなければ､ これを開くことになります｡ 今､ 見てみると､ 私たちはデスクトップにいます｡
Pythonのファイルを開こうと思えば開けるんです｡
クリックしたら､ あれを見てください｡
編集や入力ができるpythonファイルを手に入れることができるんです｡
しかし､ これがJupyter Notebooksを使いたい本当の理由ではありません｡
代わりに､ 新しいJupyter Notebookを作成したいと思います｡
Newをクリックし､ Python 3を選択することを確認します｡
一旦､ Python 3をクリックする｡
新しいJupyter Notebookを手に入れる｡
そして､ このノートは無題ですが､ まあ､ 私の最初のノートとでも名付けておきましょうか｡
リネームします｡
そして､ これを確認してください｡
デスクトップに移動すると､ ここにいくつかのフォルダがあります｡
隠しフォルダとして､ Jupyter Notebooksのチェックポイントフォルダがあり､ ファイルの管理をしています｡
それから､ 初めてのノートブックDot､ Iもあります｡ P. , YとB｡
これはI Python Notebooksの略で､ 以前はJupyter Notebooksと呼ばれていたものです｡
お気づきのように､ これらはそれほどpiなpythonファイルではありません｡
Pythonノートブックファイルという特殊なファイルがあり､ Jupyterノートブックで開くことができます｡
さて､ なぜここにブラウザがあるかというと､ Jupyter Notebooksはこれを書くためにグーイー､ つまりグラフィカルなユーザーインターフェイスを必要とするからです｡
コードエディターの画面があるところではありません｡
その代わり､ ブラウザを使ってこのプログラムを実行できるようにしてくれているんだ｡
ブラウザーを使っているとはいえ､ オフラインで実行することも可能です｡
そのため､ 飛行機の中でもJupyterノートブックを実行し､ コーディングの練習をすることができます｡
さて､ Jupyter Notebookの動作は､ このセルを使っています｡
これらのセルを印刷したり､ Pythonで別のコードを書いたりすることができます｡
だから､ こうすれば､ 実行をクリックしてすぐに見ることができるんです｡
出力が得られるので､ 2つ目のセルで4＋5と言うことができます｡
これを走らせたら､ あれを見てください｡
出力の違うセルを動かしています｡
これで､ 常にrunを実行する代わりに､ ショートカットのshiftとenterで実際にコードを実行することもできるようになりました｡
例えば､ 5が4より大きいとします｡
実行､ シフト､ エンターで､ すぐに答えが出るんです｡
さて､ ここで素晴らしいのは､ ほとんど自分用のノートを作っているようなものだということですね｡
コードエディターやIDでは､ 1つのファイルにすべてを書き込んで､ 一度にすべてを使い切らなければなりませんでしたが､
異なるセルを実行し､ 異なる出力を見て､ 自分のコードに即座に反応することができるのです｡
また､ 機械学習やデータサイエンス､ データの可視化などに取り組むと､ これらの結果を簡単に可視化できるJupyter
Notebooksを実際に使っていることがわかるでしょう｡
Jupyter Notebooksのもう一つの利点は､ ノートブックという考え方で､ 常にコードを表示するのではなく､
ドロップダウンメニューをクリックしてマークダウンをクリックすれば､ 「これは私の最初のPythonかJupyter
Notebookです」といったテキストを入力できることです｡
そして､ ここにいろいろな種類のメモを書くことができます｡
そして一旦完了したら､ 私はシフト､ エンターを行い､ それを見ることができます｡
この本には私のメモが載っているので､ 残りのコースで学習する際には､ さまざまなJupyterノートブックを使ってメモを取り､
コードを実行し､ 検証し､ 非常に整理することができるでしょう｡
そして､ これをGitHubに投稿して､ 他のコミュニティメンバーと共有することもできます｡
あとは､ まあ､ 自動的に保存されるだけなんですけどね｡
Jupyter notebooksを開くときはいつでも､ 実際にやってみましょう｡
これにて終了とさせていただきます｡
これも閉じてください｡
はい｡
辞めましょう｡
もう一回Jupyter notebooksを開いてみる｡
アナコンダをクリックすることで
その初期化には少し時間がかかりますが､ 最終的には｡
Jupyter Notebookを再び起動できるようになりました｡
ローカルホストのJupiter Notebookを開くことになる｡
こちらでは､ ローカルホストが8､ 8､ 8､ 9に変更されているのがわかると思います｡
例えば､ ローカルホストの8,8,8がすでに使われている場合､ そのようなことが起こり得ます｡
でも､ Jupyter Notebookのここをクリックしたら､ Pythonのノートブックに戻るのは覚えていますか？
私のJupyter Notebookには､ 私のすべてのテキスト､ すべてのファイルが含まれています｡
なんてかっこいいんでしょう｡
ところで､ このローカルホストに戻ると､ 実はまだ撮影されているのですが､
ここを見てみると､ ターミナルウィンドウが2つあります｡
そうすると､ アナコンダが自動的に「ああ､ そうなんだ」と｡
ローカルホストの8､ 8､ 8､ 8はすでに取られています｡
では､ 8､ 8､ 8､ 9と増やしていきましょう｡
だから､ 使い終わったら必ずこれらを閉じるようにしたい｡
そうすると､ サーバーを停止したため､ 接続に失敗したと表示されるのです｡
もはや機能しない｡
だから､ ここに何かを入力すると
見たか？
星が出るのに何もしない｡
4＋5をやると､ また､ サーバーが動かなくなるので､ 実行されないんです｡
わかりました｡
一旦休憩して､ 次回からまたよろしくお願いします｡