GitHub CodespacesでJupyter Notebookを利用しよう

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Python

Jupyter Notebookとは何か?

Jupyter Notebookは、対話型の計算環境(インタラクティブ開発環境) であり、コードと実行結果、説明文、グラフなどを1つのドキュメントにまとめることができるツールである。主にPythonで使用されるが、R言語やJuliaなど他のプログラミング言語にも対応している。

「ノートブック」という名前の通り、実験ノートのようにコードを書き、実行し、結果を記録していくことができる。データ分析や機械学習の分野で広く使われており、以下のような便利な機能が付いている。

機能内容
Pythonコードの実行セル単位でPythonコードを実行し、すぐに結果を確認できる
Markdown対応説明文や数式をMarkdownで記述可能(ドキュメントとしても使える)
グラフ描画matplotlib※1やseaborn※2などでグラフを表示可能
ファイル操作CSVやExcelなどのデータを読み込んで処理できる
インタラクティブ変数を変更して再実行することで、すぐに結果を確認できる

※1matplotlibは、Pythonで2Dや3Dのグラフを描画するためのライブラリである。
※2seabornとはPythonのデータ可視化ライブラリで、同じPythonの可視化ライブラリであるmatplotlibが内部で動いている。

それでは、GitHubリポジトリの設定からJupyter Notebookを起動するまでの手順をご紹介しよう。

1. 新しいGitHubリポジトリを作成する

まず、Jupyter Notebookをホストするためのリポジトリを作成する。

  1. GitHubにログインし、Dashboard画面左上の「Top repositories」の横の「New」をクリックしよう。
  2. 「Repository name」に任意の名前(例: jupyter-notebook-project)を入力しよう。
  3. 「Public」または「Private」を選択する。
  4. 「Add README」をONに入れると、後で設定が簡単になる。
  5. 「Create repository」ボタンをクリックして、リポジトリを作成しよう。

2. Codespacesの設定と起動

次に、作成したリポジトリでCodespacesを起動しよう。

  1. Dashboard画面から作成したリポジトリのページに移動し、緑色の「Code」ボタンをクリックしよう。
  2. ドロップダウンメニューの「Codespaces」タブを選択し、「+(Create codespace on main)」ボタンをクリックしよう。
  3. Codespaceがプロビジョニングされ、数分でブラウザにVS Codeのインターフェースが表示される。
    リソース(サーバー、ネットワーク、アプリケーション、ユーザーアカウントなど)を、需要に応じて準備、設定、割り当て、提供するプロセスのこと

3. Jupyter Notebookをインストールする

Codespacesは、事前に構成された開発環境を提供するが、Jupyter Notebookは通常、VS Codeの拡張機能として導入する。

最近のCodespaces環境では、Jupyter拡張機能が既にプリインストールされている場合がある。まず、拡張機能がインストールされているか確認しよう。

  1. VS Codeの左側にある拡張機能アイコン(四角が3つ並んだアイコン)をクリックしよう。
  2. 検索バーに「Jupyter」と入力しよう。
  3. Jupyter拡張機能を探し、「Install」ボタンをクリックしてインストールしよう。
    この拡張機能が、ノートブックの表示・編集・実行を可能にする。

既にインストール済みの場合: 「Uninstall」や歯車マークが表示される → そのまま次のステップへ進もう。
インストールが必要な場合: 「Install」ボタンが表示される → クリックしてインストールしよう

4. Jupyter Notebookファイルを作成し、コードを実行する

拡張機能をインストールしたら、.ipynbファイルを作成してコードを書き始めよう。

  1. VS Codeのファイルエクスプローラー(左側のサイドバー)で「New File」ボタンをクリックしよう。
  2. ファイル名に「sample.ipynb」と入力し、Enterキーを押す。
  3. 新しいファイルが作成されると、Jupyter Notebookのインターフェースが自動的に開く。
  4. 表示されたセルに、Pythonコード(例: print(“Hello, GitHub Codespaces!”))を入力しよう。
  5. セルの左側にある再生ボタン(▶)をクリックするか、Shift + Enterを押してコードを実行しよう。

これにより、VS CODEの上でJupyter Notebookのコード実行結果を確認できる。これで、GitHub Codespacesをデータ分析や機械学習のサンドボックスとして利用する準備が整った。

以下にサンプルとして、九九を表示するコードをご紹介する。

import pandas as pd

# 九九の表を作成(1〜9の掛け算)
table = pd.DataFrame(
    [[i * j for j in range(1, 10)] for i in range(1, 10)],
    index=[f"{i}段" for i in range(1, 10)],
    columns=[str(j) for j in range(1, 10)]
)

# Jupyter Notebook上で整形表示(中央揃え)
table.style.set_properties(**{'text-align': 'center'}).set_table_styles(
    [{'selector': 'th', 'props': [('text-align', 'center')]}]
)

実行結果

    1  	2	3	4	5	6	7	8	9
1段	1	2	3	4	5	6	7	8	9
2段	2	4	6	8	10	12	14	16	18
3段	3	6	9	12	15	18	21	24	27
4段	4	8	12	16	20	24	28	32	36
5段	5	10	15	20	25	30	35	40	45
6段	6	12	18	24	30	36	42	48	54
7段	7	14	21	28	35	42	49	56	63
8段	8	16	24	32	40	48	56	64	72
9段	9	18	27	36	45	54	63	72	81
  • pandas.DataFrame で九九の表を作成する。
  • style.set_properties() でセルを中央揃えにする。
  • set_table_styles() でヘッダーも中央揃えにする。

5.作成したノートブックをGitHubに保存する

Jupyter Notebookで作業した内容は、Gitを使ってGitHubリポジトリに保存(コミット・プッシュ)することができる。これにより、作業履歴を残したり、他の人と共有したりすることが可能になる。

Gitとは?

Gitは、ファイルの変更履歴を記録・管理するバージョン管理システムのこと。作業の「セーブポイント」を作成し、いつでも過去の状態に戻ることができる。

基本的な流れ:

  1. 変更を記録(コミット) → ローカルに保存
  2. リモートに送信(プッシュ) → GitHubに反映

手順

ステップ1: 変更を確認する
  1. VS Codeの左側にあるソース管理アイコン(ブランチのようなアイコン)をクリックしよう
  2. 「Changes」の下に、変更されたファイル(例: sample.ipynb)が表示される
  3. ファイル名をクリックすると、変更内容を確認できる
ステップ2: 変更をステージングする
  1. 変更したファイル(sample.ipynb)の右側にある**「+」マーク**をクリックしよう
  2. ファイルが「Staged Changes」のセクションに移動する

※ステージングとは、コミットする準備として「この変更を記録対象にする」という意味である。

ステップ3: コミットメッセージを書く
  1. 上部の「Message」入力欄に、変更内容を説明するメッセージを入力しよう
    • 例: 「九九の表を作成するノートブックを追加」
    • 例: 「グラフ表示機能を追加」
  2. 「Commit」ボタン(チェックマークのアイコン)をクリックしよう

これで、変更がローカル(Codespaces環境内)に記録された。

ステップ4: GitHubにプッシュする
  1. ソース管理パネルの上部にある「Sync Changes」ボタン(または「…」メニューから「Push」)をクリックしよう
  2. 確認メッセージが表示されたら、「OK」または「Yes」 をクリックしよう
  3. 数秒後、変更がGitHubリポジトリに反映される
ステップ5: GitHubで確認する
  1. ブラウザでGitHubのリポジトリページ(https://github.com/あなたのユーザー名/jupyter-notebook-project)を開こう
  2. sample.ipynb ファイルが表示されていることを確認しよう
  3. ファイルをクリックすると、GitHubがJupyter Notebookを自動的にレンダリングして表示してくれる

よく使うGitコマンド(ターミナルで操作する場合)

VS Codeのソース管理パネルではなく、ターミナルでコマンドを入力して操作することもできる。

# 変更されたファイルを確認
git status

# すべての変更をステージングに追加

# 特定のファイルだけをステージングに追加
git add sample.ipynb

# コミット(変更を記録)
git commit -m "九九の表を作成するノートブックを追加"

# GitHubにプッシュ(送信)
git push

💡 Git操作のポイント

  • こまめにコミット: 大きな変更を一度にコミットするのではなく、小さな変更ごとにコミットする習慣をつけよう
  • わかりやすいメッセージ: 「update」や「fix」だけでなく、「何を変更したか」を具体的に書こう
  • プッシュを忘れずに: コミットだけではGitHubに反映されません。必ずプッシュしよう

これで、GitHub Codespacesで作成したJupyter Notebookを、GitHubリポジトリに保存して管理できるようになった!

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