#0.はじめに
Pythonなどを用いたデータ分析など定番ツールとなっている｢Jupter Notebook｣ですが、2020年7月現在の状況で、開発は終了し、後継である｢JupyterLab｣への移管が正式に発表されています。Sagemakerなども対応が始まり、今後はこちらにユーザも遷移していく可能性が高いので、インストール方法をメモとして残します。
#1.｢Jupter Notebook｣との違い
｢Jupter Notebook｣と何が違うのとう話ですが、基本的にできることは変わりません。イメージとしては開発環境として今風に進化し、今までは追加でパッケージとして導入していたものが、標準でいろいろなことができるようになっています。
大きな違いとしては
- ノートブックタブで管理できるようになった。
- コンソールの実行ができるようになった。
- ｢Tab｣の押下で、標準でコード補完をしてくれるようになった。
- 標準機能から拡張（Extensions）が使えるようになった。（Chromeの拡張のようなイメージ）
- ダークモードが選べるようになった。
#2.前提
Python環境が構築されていることが前提となります。Python環境の構築はこちらのリンクを確認ください。（anacondaは使わずにシンプルに導入しております。）
OSはCatalina 10.15.5です。
#3.導入方法
導入方法は至ってシンプルです。
ターミナル
$ pip install install jupyterlab
起動
ターミナル
$ jupyter lab
#4.拡張機能導入
せっかくなので拡張機能も導入してみましょう。前提としてNodeの導入が必要なものが多いようなので、まずはそちらをインストールします。
ターミナル
$ brew install node
後はUIからの導入が可能です。（左のバーの拡張から導入できます。）
便利そうだった拡張を下記にリストします
- Variable Inspector:変数名を常に表示させることができます。 セルの右クリックするとでるリストに｢Open VVariable Inspector｣が追加されます
- Table of Contents:マークダウンのリストからのリンクが可能になります。
- jupyterlab_code_formatter:自動でコードをフォーマットしてくれます。
以上です。
#最後に
初心者にもわかるように、Pythonで機械学習を実施する際の必要な知識を簡便に記事としてまとめております。
目次はこちらになりますので、他の記事も参考にして頂けると幸いです。