Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)とは、ノートブック形式で段階的にプログラムを実行し、データ分析作業を行える対話型ブラウザ実行環境です。

オープンソースのビッグデータ処理ツール/Jupyter Notebookとは

Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)とは、ノートブック形式で段階的にプログラムを実行し、データ分析作業を行える対話型ブラウザ実行環境です。

「Jupyter Notebook」基本情報

■概要

Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)とは、ノートブック形式で段階的にプログラムを実行し、データ分析作業を行える対話型ブラウザ実行環境です。

基本説明

Jupyter Notebookでは「ノートブック」と呼ばれるドキュメントを作成し、「プログラムの記述/実行/共有」「メモの作成/保存/共有」を行える実行環境です。セルと呼ばれるスペースにPythonコードを入力し実行できます。

「プログラム」「実行結果」「メモ」を簡単に作成し保存できるため、「過去作業内容の振り返り」「チームメンバーへの作業結果共有」「スクール形式での授業/研修」などでの利用に向いています。

この実行環境は、特に、結果の保存や共有に重きを置くデータ分析タスクでも活用できます。「データの消去/変換」「数値シミュレーション」「統計モデリング」「データ視覚化」「機械学習」などに利用できます。

経緯

「Jupyter」の名称は、対応している主要言語「Julia」+「Python」+「R」の頭文字をつなげて名付けられました。

「Jupyter Notebook」はかつて、Python専用のNotebook「IPython Notebook」という名称でしたが、Python以外でも活用できることから改名されました。

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■主な特徴

セルコーディング

Jupyter Notebookでは、プログラムやメモは、すべて「セル」と呼ばれる単位で記述します。

「Code」セルでは、プログラムを記述し実行できます。出力結果も表示されます。

「Markdown」セルでは、マークダウン形式でメモを記述できます。「リスト」「テーブル」「図」「リンク」なども表記できます。

オープンスタンダードセット

Jupyter Notebookは、オープンスタンダードに基づいています。
・HTML
・CSS
・JSON
・ネットワークプロトコル「Interactive Computing Protocol」 など

サポート言語

Jupyter Notebookは、Python以外にも、40以上のプログラミング言語に対応しています。
・Go
・Haskell
・Julia
・Lua
・node.js
・Python
・R
・Ruby
・Scala など

ノートブックの共有

Jupyter Notebookでは、「電子メール」「GitHub」「Dropbox」などを通じてメンバーとの共有が可能です。

インタラクティブ出力

Jupyter Notebookでは、各言語のライブラリを利用して、プログラムの出力結果をさまざまな形で表現できます。
・Markdown
・HTML
・PDF
・画像
・ビデオ
・LaTeX
・カスタムMIME
・pyファイル(Pythonソースコード部分のみ) など

データ分析

Jupyter Notebookは、大規模データツールと連携することで効率的なデータ解析を行えます。
・Apache Spark
・scikit-learn
・ggplot2
・TensorFlow など

拡張機能「Jupyter notebook extensions」

拡張機能として「Jupyter notebook extensions」が提供されています。

Jupyter NotebookのWebアプリケーション上から操作が可能で、extensionを選択すると、Githubリポジトリのreadme.mdが表示され、extensionのON/OFFを設定できます。

→GitHub →ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions

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■オフィシャルサイト

オフィシャルサイト

→Project Jupyter

ライセンス情報

Jupyter Notebookのライセンスは「改訂BSDライセンス」です。

詳細について、こちらを参照ください。
→Project Jupyter →About Project Jupyter

ダウンロード

→Project Jupyter →Installing Jupyter

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参考元サイト

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※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。

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