‫Jupyterノートブックを起動するには､ Jupyter Notebookと入力します｡ Jupyterノートブックが何かわからない場合は､
‫Jupyterノートブックの使い方を説明するセクションがありますので､ ご安心ください｡
‫Jupyter Notebookは､ Pythonのコード､ 特に機械学習やデータサイエンスのコードを書き､
‫その周りにテキストを書き､ 自分の仕事を他の人と共有できる場所だということだけは､ 今のところ知っておく必要があります｡
‫大きなワークパッドのようなもので､ それを回して使うだけでいいんです｡
‫オンラインは､ これからたくさん経験を積んでいくことになります｡
‫Enterを押します｡
‫さて､ どうする？
‫Jupiter コマンドが見つかりません｡
‫それはなぜでしょうか？
‫じゃあ､ こっちで｡
‫以前､ Condeの作成コマンドを実行したときは､ plot lib pandas numpy cycloneをマッピングしていました｡
‫しかし､ Jupyterのパッケージには乗り遅れた｡
‫ちょっと待て､ 上に行こう｡
‫Jupiterパッケージはインストールしたかな？
‫numpy pandasのプロットをマップしていない｡
‫サイクロン？
‫いいえ､ ジュピターです｡
‫だから､ 復活したんですね｡
‫Jupiter コマンドが見つかりません｡
‫では､ どうすれば解決できるのか｡
‫さて､ 今回もパーソナルアシスタント､ コンダを使います｡
‫Condaのインストール｡
‫インストールは､ パッケージが足りないのでパッケージで使いたい､ というようなコマンドです｡
‫道具が足りないので､ 使ってほしい｡
‫だから､ Conda､ このツールをインストールしてくれ､ と言うことになる｡
‫私たちの場合は､ Jupiterツールを使用します｡
‫そこで､ コンダはJupiterをインストールします｡
‫もちろん､ 以前にもここでタイプすることができたのですが､ このCondaのインストールをお見せするために､ わざとJupiterを省いています｡
‫サイクロンの後､ 最後にここに木星を置くことができました｡
‫しかし､ ここでもう一度実行します｡ これはCondaにJupiterが欲しいと伝え､ インターネットに問い合わせ､
‫次のような新しいパッケージがJupiterを使用するようにします｡
‫これらをすべてインストールしてあげます｡
‫打つんです｡
‫はい｡
‫コンダさん､ ありがとうございます｡
‫これにはまた数秒かかります｡
‫さて､ 長くなってしまいましたが､ ここまでくれば､ ほぼ1行のコードで自動化できるようになります｡
‫ですから､ 今後のプロジェクトでは､ プロジェクトフォルダーの作成､ 環境の構築というコンセプトが理解できれば､
‫あとはシンプルにワンステップでできるようにします｡
‫とりあえず､ ステップバイステップで､ コンセプトを理解し､ 将来のプロジェクトのためにベースライン環境を整えることができます｡
‫そして､ これらのコンセプトを得るには､ 長い時間がかかったと信じています｡
‫ダニエルはこのコードを入力しているし､
‫何をすればいいのかもわかっている」と思わないでください｡
‫だから､ このダウンパッドさえあれば､ あとはすべて楽勝です｡
‫そうでもないですが｡
‫でもね､ 見ていてください｡
‫さて､ では私たちは何をしたのでしょうか？
‫コマンドを実行した｡
‫Conda Install Jupyter さて､ もう実行することはないのですが､ これはどうしたことでしょう｡
‫ここに戻り､ プロジェクトフォルダと環境フォルダに移動します｡
‫今､ 私たちの環境ではこれをインストールするつもりはないので､ これを取り除く必要がありました｡
‫それがキャットファーストでしたが､ 今やっていることにそれは必要ないことがわかります｡
‫それを別のプロジェクトで使うことができるのです｡
‫では､ 私たちは何をしたのか？
‫Jupyter Map､ plot､ lib pandas､ cyclone､ Num Piで作成した環境です｡
‫ここで知っておくべきことは､ 私たちはJupyter Notebooksを使い､ データ分析の手順の大部分をこれらのツールで行うつもりだということです｡
‫これが､ 今設定したようなものですね｡
‫せっかくツールを使って環境を整えたのに､ 口先だけでは意味がない｡
‫見てみよう｡
‫今､ 私たちが実際にできることは何でしょうか｡
‫今度はJupyterを手に入れました｡
‫Jupyter Notebookを実行できるか？
‫さあ
‫Jupyter Notebookの実行を試みています｡
‫これが正しくできていれば､ Jupyterのインターフェースがロードされるはずです｡
‫美しい｡
‫そして､ これについては､ 今後の講義で説明していく予定です｡
‫しかし､ とりあえず知っておいていただきたいのは､ ここに見えるのがそのMBフォルダだということです｡
‫なぜ､ それがわかるのか｡
‫さて､ このMBフォルダに移動すると､ このようになります｡
‫これをクリックしてみよう｡
‫そこで､ ビン・コンドル､ メタ・ドックなど､ いろいろ行ってみよう｡
‫同じことです｡
‫ベン､ コンドームメタ・ドクターなど｡
‫美しい｡
‫そんな心配は無用です｡
‫コンドームで対処する｡
‫これが私たちの環境であり､ そこにあるすべての道具です｡
‫JupiterのインターフェースでJupiterを作るために気になるのは､ 新しいJupiterのノートブックを作ることです｡
‫Python 3はこちらでできますよ｡
‫試してみよう｡
‫つまり､ これは新しいJupyter Notebookを作成することになります｡
‫そして見てください､ これが私たちのワークスペースです｡
‫この美しいインターフェースは､ すぐに使い慣れていただけると思います｡
‫実は､ 私はJupyter Notebooksがとても好きなんです｡
‫だから､ コードを書くことができるのです｡
‫Pythonのコードですよね？
‫だから､ 1＋1ができるんです｡
‫印刷ができる｡
‫ハロー､ ハローワールド｡
‫その中で､ いくつかのことができるわけです｡
‫フルファンクションも書けます｡
‫今回は､ 環境が整うかどうかを確認することに重点を置いているので､ それはしません｡
‫さて､ あと数ステップで､ あるいはもう一ステップで本当に確認できるようになります｡
‫さて､ Matt plot lib pandas､ cyclone､ numpyを環境にインストールし､ Jupyter NotebookなのでJupyterにチェックを入れたことを思い出してください｡
‫さて､ これらが使えるかどうか確認したい｡
‫どうすればいいのか？
‫しかし､ importは､ 「おい､ python､ これらのツールを取ってきてくれ､ 私のノートブックで使えるようにしろ」ということです｡
‫PDとしてpandasをインポートする｡
‫今ではパンダはPDと略されるようになりましたが､ それはパンダと入力する手間が省けるからです｡
‫ですから､ PDを見かけたら､ それはpandas import numpyを意味するのだと知っておいてください｡
‫MP non-poの私は､ MP import map plot lib dotやbook dot pi plot as PLTと略されることがあります｡
‫今作りたいプロットは map plot lib の PI plot モジュールからで､ plt
‫import src line と短くなります｡
‫サイキックローンの略です｡
‫これらすべての小さな頭字語は｡
‫知っていても気にしないでください｡
‫心が揺さぶられすぎる｡
‫とりあえず､ こういうのはコピーして､ コピーして､ ペーストしておけばいいんです｡
‫リソースセクションにデモノートがあるようにします｡
‫しかし､ これをテストするために､ シフトとエンターキーを押してみることにします｡
‫シフトとエンターは､ セルとジュピターを実行する方法です｡
‫その数字が左肩上がりになっていくのをご覧ください｡
‫3､ 4､ 4､ 5
‫もう一回やるんです｡
‫エスケープBは新しいセルを作成します｡
‫していただきます｡
‫これらはすべてジュピターで学ぶことになる｡
‫だから､ 印刷する｡
‫こんにちは､ 美しい｡
‫セル6になるのは､ それだけセルを走らせたからです｡
‫だから､ これはシフトとエンターを押せば7になるはずだ｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ なぜこれがうまくいったのか｡
‫さて､ 私たちが実行したコードを覚えていますか？
‫またターミナルで実行するわけではありませんが､ conduct､ create prefixになります｡
‫このコードの行が､ 今回の設定に役立ったのです｡
‫接頭辞 pandas num pi map plot lib cyclone.
‫サンプルプロジェクトフォルダ内にconda環境を作成し､ pandas num py map plot lib
‫cycloneをインストールしました｡
‫しかし､ その後Jupyterを動かそうとしたのですが､ できませんでした｡
‫そこで､ Condaを使い､ Jupyterをインストールすると､ このJupyter Notebookにアクセスできるようになりました｡
‫というのが､ ワークフローです｡
‫私たちのコンピュータには､ Pythonに付属していたたくさんのCondaと､ Mini Condaに付属していたCondaがダウンロードされています｡
‫そして､ このプロジェクトに参加し､ コンピュータ上で行ったことは､ プロジェクトフォルダを作成し､
‫そのプロジェクトフォルダの中でCondaを使って､ これらのツールを含む環境を作成したことです｡
‫ということは､ どういうことでしょうか？
‫つまり､ この環境を使ってデータを扱い､ 機械学習モデルを構築し､ データ分析を始めることができるようになったということです｡
‫また､ コンダでやったからこそ､ 将来､ 誰かと環境を共有しようと思えば､ それが可能なのです｡
‫しかし､ 私の言葉を鵜呑みにしないでください｡
‫もう一度､ 彼女を探しに行こう｡
‫サンプルプロジェクトのフォルダを見ると､ MとUntitled IP､ BはAI Python Notebookの略で､
‫Jupyter Notebooksの旧名称です｡
‫このように､ 今作成したすべてのコードを含むノートブックも､ プロジェクト・フォルダの中にあります｡
‫そして､ すべてを一ヶ所に集めることの価値がわかってきたのではないでしょうか｡
‫友人や同僚など､ 自分の仕事を共有したい人にこのフォルダを送り､
‫その中に私たちの環境､ つまり私たちが使うツールやワークベンチ､ これから書くコードが含まれていることを確認すればいいのです｡
‫大したコードはないんですが､ これを同僚やチームメイトに送ります｡
‫さて､ 最後にもう一つ､ 環境を閉じて終了します｡
‫Jupyter Jupyter Notebookを起動すると､ ターミナルに戻り､ ターミナルにこれらすべてが表示されます｡
‫さて､ Jupyter Notebookを終了するには､ 1日の終わりや仕事が終わって新しいプロジェクトを開始したり､
‫別のプロジェクトに取り掛かったりするときに行います｡
‫コントロールキーを押して､ ターミナルなどにいるときはいつでもコントロールキーとシーが､ 「おい､ 現在実行中のプロセスを殺せ」と言っているようなものであることを同時に確認することにしています｡
‫だから､ そうすることにしたんです｡
‫コントロールCは､ このノートブックサーバーをシャットダウンします｡
‫そう､ 打つんです｡
‫はい｡
‫あるいは､ そのためにタイムアウトしたのかもしれません｡
‫また挑戦します｡
‫だから､ シャットダウンしたんです｡
‫Jupyter Notebookに接続されていないため､ 接続に失敗したと表示されます｡
‫それでいいんです｡
‫でもね､ 私たちはまだ元の環境に戻っているんですよ｡
‫今､ 私たちは環境をアクティブにしています｡
‫例えば､ 別のプロジェクトに変更したいと考えたとします｡
‫だから､ 別の環境でこれの別のプロジェクト｡
‫今いるものを終了して別のものに行きたいので､ 行けるようにする｡
‫Conda 環境を無効にするには conda deactivate と入力します｡ これは Conda に「ねえ､ 今いる環境から退出して､ 別の環境に入りたいんだけど」と伝えることです｡
‫だから､ そうしよう｡
‫コンダ・ディアクティベート
‫さあ､ 見てください､ 私たちは基地に戻ってきました｡
‫そこで､ 「Conda End List」にアクセスすると､ 私たちが持っている暴力のリストが表示されます｡
‫ベースがあります｡
‫さて､ ミニコンドルをダウンロードしたとき､ 必要最低限のものしか入っていないと言ったのを覚えていますか？
‫ベース環境からJupyter Notebookを実行しようとすると､ どうなると思いますか？
‫やってみましょう｡
‫Jupiter コマンドが見つかりません｡
‫それはなぜでしょうか？
‫そう､ この環境を作るときに､ ジュピターベースにはそれがないことをインストールしたのを覚えているからです｡
‫必要最低限のものは揃っている｡
‫Jupiterにアクセスする前に､ 自分たちでカスタムムーブを作る必要があったのです｡
‫さて､ どうやってこの中に戻ろうか？
‫私たちのプロジェクトに戻る？
‫さて､ これらの手順はリソースのセクションに記載しますが､ これはおそらく､ さまざまなプロジェクトで作業する際に最もよく使われるものです｡
‫さて､ ここで起動するわけですが､ コンダを覚えていますか？
‫これは先ほど書きましたね｡
‫Conda Activateは､ Conda､ おい､ これと呼ばれる私の環境をアクティブにしてくれ､ と言っているのです｡
‫私たちはそれを入力するのですが､ ユーザーの皆さんは違うかもしれません｡
‫これは､ プロジェクトや環境にラベル付けされた内容に応じて､ カスタマイズされることを忘れないでください｡
‫標準ではmvoという名前なので､ 変わらないかもしれません｡
‫このプロジェクトのフォルダーは作業中のプロジェクトによって変わるかもしれませんし､ このユーザーは実際のユーザーによって変わるかもしれませんし､
‫デスクトップにすらない可能性もあります｡
‫そのため､ このコードの行は､ あなた自身の設定によってカスタマイズされることを覚えておいてください｡
‫エンターキーを押すのです｡
‫では､ ベースからこれに戻したところをご覧ください｡
‫Jupyter Notebookと入力すると､ ワークフローのJupyter Notebookが表示されることを思い出してください｡
‫これがJupiterのインターフェースで､ これが5分前に作成したノートブックです｡
‫そして､ 私たちはここに入ってくる｡
‫これで､ Jupyter Notebookに戻るたびに､ これらのセルはリセットされます｡
‫それで1､ 2､ ちょうど5でしたね｡
‫それが6つ｡
‫今度は3人になる｡
‫これは4つになります｡
‫そしてまた､ ジュピターノートのコーナーも充実しています｡
‫しかし､ これは今のところ覚えておかなければならない主要なことです｡
‫美しい｡
‫元の環境に戻り､ 仕事をする｡
‫では､ 実際に行ってきたことを簡単に振り返ってみましょう｡
‫私たちのコンピュータを持っている｡
‫最初はそれだけだったんです｡
‫私たちは､ 多くのコンダクトをダウンロードし､ コンダクトとともに､ この1冊にたどり着きました｡
‫心臓病のプロジェクトに取り組むための環境を整えたかったのです｡
‫では､ どうしたかというと､ 「このままではいけない」と思ったのです｡
‫パソコンもあったしね｡
‫デスクトップにSample Projectというプロジェクトフォルダを作成しました｡
‫そして､ Condaを使って環境を作り､ これらのツールをインストールしたのです｡
‫Jupyter Map Plot Lib NumPy Pandas cycloneを環境に入れて､ Finderに戻ると､
‫サンプルプロジェクトフォルダ内に環境フォルダがあり､ Jupyter notebookにテンプレートコードがあります｡
‫さて､ ここにある線は､ 今後のプロジェクトの中で､ いろいろな基礎になることがわかります｡
‫これら4つのツール自体が､ 機械学習やデータ分析全体の基礎となるものです｡
‫ですから､ このコースでインポートして使っていけば､ おそらくとても慣れてくるでしょうし､ また､ とてもよくわかるようになるでしょう｡
‫でも､ 今はそれで十分でしょう？
‫行き詰まったときは､ 資料編をご覧ください｡
‫このフローチャートのようなものを見ることを忘れないでください｡
‫それに付随するブログ記事もあるのですが､ それはすべて資料編に掲載する予定です｡