Jupyter インターフェースのプレビュー

- Python ライブラリ (Pandas、Matplotlib など) を使用したデータ分析と可視化プロジェクト
- 機械学習および深層学習の実験
- 即時フィードバックによるインタラクティブなコード実行
- コードとマークダウンを組み合わせた、文書化されたワークフローの作成
- 説明と実行可能な例を含む教育コンテンツ
インターフェースへのアクセス
- Jupyter 対応ラボを開始した後、ページ上部の「Notebook」タブをクリックします
- Jupyter インターフェースが完全に読み込まれるまで待ちます
- 使い慣れた Jupyter Notebook インターフェースがブラウザに表示されます

インターフェースレイアウト
Jupyter インターフェースは、いくつかの主要コンポーネントで構成されています。- メインワークエリア:
- ノートブックセル (コードとマークダウン)
- 出力表示
- 一般的なアクションを含むツールバー
- トップメニューバー:
- ファイル操作
- セルの操作
- カーネルコントロール
ノートブックの操作
セルの種類
-
コードセル:
- Python コードを記述して実行する
- セルのすぐ下に表示される出力を表示する
- Shift+Enter を使用して実行する
-
マークダウンセル:
- 作業を文書化する
- 説明とメモを追加する
- LaTeX を使用した数式をサポートする
一般的な操作
-
新しいセルを作成する:
- ツールバーの + ボタンをクリックします
- キーボードショートカット B (下) または A (上) を使用します
-
セルを実行する:
- 再生ボタンをクリックします
- Shift+Enter を使用します
- セルメニューオプションを使用します
-
セルの種類を変更する:
- ツールバーのドロップダウンを使用します
- キーボードショートカット:Y (コード)、M (マークダウン)
使用シナリオ
データ分析サンプル
データ分析サンプル
100 Pandas Exercises
これは、Pandas を使用した 100 の演習をカバーするデータ分析のサンプルラボです。
機械学習サンプル
機械学習サンプル
よくある質問
追加の Python パッケージをインストールするにはどうすればよいですか?
追加の Python パッケージをインストールするにはどうすればよいですか?
コードセルで pip を使用して、追加のパッケージをインストールできます。インストールは一時的であり、セッションが終了するとリセットされることに注意してください。
重要なキーボードショートカットは何ですか?
重要なキーボードショートカットは何ですか?
重要な Jupyter ショートカット:
-
セルの実行
- セルの実行:Shift+Enter
- セルの実行と挿入 (下): Alt+Enter
-
セルの操作
- セルの挿入 (上): A
- セルの挿入 (下): B
- セルの削除:D,D (2 回押す)
- セルのコピー: C
- セルの貼り付け:V
-
セルの種類
- コードセル:Y
- マークダウンセル:M
-
その他
- ノートブックの保存:Ctrl+S
- コマンドパレット:Ctrl+Shift+P
教育用ノートブックが通常のラボコンテンツと異なるのはなぜですか?
教育用ノートブックが通常のラボコンテンツと異なるのはなぜですか?
LabEx の教育用ノートブックは、通常のラボコンテンツとは異なります。
- コンテンツはノートブックに直接表示されます
- Jupyter の性質上、ステップバイステップの検証は利用できません
- 次の方法で学習します。
- マークダウンセルで説明を読む
- サンプルコードを実行する
- コードを変更して実験する
- ノートブック内で演習を完了する