JupyterにおけるダウンロードしたPythonスクリプトファイルの利用例
本ウェブサイトからダウンロードしたファイルをJupyterで利用する方法について説明する。このウェブサイトの後半において、仮想環境を構築してJupyterをインストールする方法についても説明する。仮想環境はコマンド「virualenv フォルダ名」1つの実行で簡単に構築できる。仮想環境内では、既にインストールされている他のPythonとは独立してPythonの設定ができる。
JupyterでのPythonプログラミングは別のウェブサイトで説明している。なお、AnacondaによるJupyter Notebookの利用については、別のウェブサイトで説明している。
ダウンロードしたファイルをJupyterで利用するときは、まずウェブサイトからダウンロード解凍したファイル（サンプルは圧縮ファイルSampleFiles.zipとして用意した）のフォルダをJupyterを起動するときのディレクトリにコピーする（図１）。
図１
図１において、ディレクトリv_envはJupyterを起動するときのディレクトリであり、ディレクトリmy_jは仮想環境用のフォルダである。ファイルを含むフォルダSampleFilesをコピー後、jupyterを起動すると図２のようになる。
図２
フォルダSampleFilesをクリックすると、図３の画面になる。
図３
図３のページの右側にある図４の「New」メニュから「Python3」を選ぶ。
図４
図５のページに変わる。
図５
ライブラリmatplotlibを使用するときは、描画図面が表示されるように、まず「%matplotlib inline」を入力する（図６）。
図６
実行時のメインスクリプトファイルを図６のセルにコピーする。まず、メインスクリプトファイルの格納されているフォルダ「SampleFiles」のタブをクリックして表示する（図７）。
図７
フォルダ「SampleFiles」が表示される（図８）。
図８
ファイル名「Main.py」をクリックして表示する（図９）。
図９
図９のファイルの内容を「すべて選択」「コピー」して、図６（タグのクリックで表示できる）のセル内に貼り付ける（図１０）。
図１０
実行すると、入力データファイル名の設定が求められる（図１１）。
図１１
ファイル名（上の例では、Data.txt）を入力してEnterキーを押すと、計算が始まり、ヒストグラムが表示される（図１２）。
図１２
なお、importするファイルを書き換えたときは、保存後、「Kernel|Restart & Run All」で実行する必要がある（図１３）。単に、Runしただけでは、ファイルの書き換えは反映されない。
図１３
仮想環境を構築してJupyterでPythonを利用する簡単な例を説明する。
いま、ドライブR:に仮想環境用のディレクトリv_envを用意するとする。コマンドは
cd R:\
mkdir v_env
である。
次に仮想環境の準備をPythonのpipによってインストールするvirtualenvによって行う。したがって、Python3が既にインストールされている必要がある。Windowsにおいて現在（2019.12.22）の最新版Python 3.8.1ではJupyter Notebookは起動できなかった。Python 3.7.6をインストールして以下の作業を行っている。なお、既にPython 3.7.5の環境でJupyter notebookのインストールを行っていて、その環境でPython 3.7.6に更新するときは、既にPython 3.7.5がインストールされているフォルダーに上書きの形でインストールすると更新される。これを、Python 3.7.5をアンインストールしてからPython 3.7.6をインストールすると、Python 3.7.5のアンインストールのときに既にインストールされているJupyterで必要なPython関係のファイルで削除されるものがあり、既にインストールされていたJupyterが起動されなくなる。Python 3.7.5のインストールされているフォルダに上書きインストールの場合は、Python 3.6.5でインストールされていたJupyterで必要なPython関係のファイルは残されて、仮想環境でのPythonもPython 3.7.5である。更新したPython 3.7.6で動くJupyterを使うときは、改めて別のフォルダに仮想環境を構築すればよい。
virtualenvをインストールするコマンドは
python –m pip install virtualenv
である。上のコマンドは、管理者権限で行う。Windowsの場合は、PowerShellの右クリックで表示されるメニュから「管理者として実行する」を選べば、管理者として実行できる端末が提示される（図A.1）。
図A.1
UbuntuあるいはCentOSの場合は、コマンドの先頭にsudoを付けて
sudo python3 –m pip install virtualenv
とすればよい。Ubuntuの場合、pythonはpython3である。CentOSの場合は、python3.6である。管理者権限での操作は、このvirtualenvのインストールだけにしておく。すべてを管理者権限で行うと、作成されたディレクトリにアクセス制限が設定されて使い難くなる。
virtualenvがインストールできたら、仮想環境用のディレクトリを次のコマンドで作成する。
cd v_env
virtualenv
my_j
である。上のコマンドの実行により、仮想環境用のディレクトリmy_jがv_envの下に作成される。
以上の準備の後、仮想環境をアクティブにする。これは、仮想環境用ディレクトリに作成されたスクリプトactivateの実行による。
Windowの場合は
.\my_j\Scripts\activate
Ubuntu/CentOSの場合は、
source
my_j/bin/activate
である。
仮想環境がアクティブになると、プロンプトの先頭に仮想環境のディレクトリが表示される（図A.2）。
図A.2
仮想環境の下で、Pythonのライブラリをインストールしていく。統計分析の入門用として必要と思われるものを以下でインストールする。
まず、pipの更新が必要な場合（当該の仮想環境で初めて使用するときなど）は、
python –m pip install –U pip
を実行しておく。コマンドpythonは、Ubuntuではpython3、CentOSではpython3.6であることに注意（以後、この注意は繰り返さない）。次に、統計分析入門用としては
python –m pip install –U jupyter numpy scipy matplotlib pandas seaborn
とインストールしておけば、たいていの統計分析に対応できると思われる。
PyMC3を使用する場合は、ライブライarvisもインストールしておく。このときのコマンドは
python –m pip install –U pymc3 arvis
である。
PyStanは、Windowsの場合は、バージョンを指定して（Ubuntuの場合は指定する必要はない）
python –m pip install –U pystan==2.17.1
とする。CentOSの場合はpystan==2.18.1として、pystan 2.18.1をインストールする（2019.11現在）。PyStanは、実行時にC++コンパイラが必要であるのでpystanのインストール前にC++コンパイラをインストールしておく。WindowsならVisual Studio CommunityのC/C++のインストールが簡単である。ただし、Visual StudioのC++の場合は、Stanの全機能が使えるわけではないが、かなりのことができる。Linuxではg++がインストールされておればよい。コマンドg++を実行してみて、ファイルが無いなどのエラーメッセージが出ればg++はインストールされている。g++がインストールされていないときは、その旨のエラーメッセージが表示される。
インストールしたjupyterは、コマンド
jupyter
notebook
で起動できる（図A.3）。
図A.3
JupyterのnotebookとJupyterのブラウザーを閉じると、図A.4のような端末の画面になる。
図A.4
Controlキー（Ctrlキー）を押しながら、Cキーを２回押すとJupyterの終了になる（キーを押してから終了まで、少し時間が掛かる）。
Jupyterが終了しても、まだ仮想環境内であるので、仮想環境から抜け出るときは、コマンド
deactivate
を実行する（図A.5）。
図A.5
コマンドdeactivateの実行後は、プロンプトの先頭に表示されていた(my_j)が消えていることが分かる。
再び、jupyterを使用するときは、仮想環境用に用意したディレクトリにコマンド
cd R:\v_env
で戻り、仮想環境をコマンド
.\my_j\Scripts\activate
でアクティブにする。アクティブにした後、コマンド
jupyter
notebook
を実行すればよい。