入門

ノートブックファイルを作成する

1. 以下のいずれか 1 つを実行します:

   • ワークスペースツールウィンドウでターゲットディレクトリを右クリックして、コンテキストメニューから新規を選択します。

   • ボタン Alt+Insert

2. Jupyter Notebook を選択します。

3. 開いたダイアログで、ファイル名「example」を入力します。

   

   ノートブックドキュメントの拡張子は *.ipynb で、対応するアイコン が付いています。

   新しく作成されたノートブックがエディターで開きます。このノートブックにはコードセルが 1 つ含まれています。ノートブックツールバーのセルタイプセレクターでセルの種類を変更できます。

   

ノートブックを編集する

1. セルを編集するには、セルをクリックするだけです。

2. 最初のコードセルに pandas(英語) コードをいくつか入力します。

   import pandas as pd kernel_stats = pd.read_csv('libraries_by_python_version.csv') kernel_stats

3. pandas パッケージを事前にインストールする必要はありません。ハイライト表示された行をクリックし、Alt+Enter を押して、不足しているインポート文の修正候補を選択してください。

4. この例では libraries_by_python_version.csv データセットを使用します。libraries_by_python_version.csv からダウンロードし、プロジェクトディレクトリ(英語)に保存してください。

5. ノートブックにコードセルまたは Markdown セルを追加します。最後のセルの後にコードセルを追加したり、選択したセルの直後にコードセルまたは Markdown セルを追加したり、選択したセルの実行後に新しいセルを挿入したりできます。これらの操作は、セルメインメニュー項目にあります。

   最初のコードセルのデータフレームを視覚化するために、matplotlib コードをいくつか配置してみましょう。

   import matplotlib.pyplot as plt plt.pie(kernel_stats['total_count'], labels=kernel_stats['library']) plt.show()

   

   繰り返しになりますが、matplotlib と numpy を事前にインストールする必要はありません。インポートを修正するには Alt+Enter を使用してください。

構文のハイライト、コード補完などのコードインサイトを使用して、コードセルを編集できます。

ノートブックを実行する

Jupyter ノートブックツールバーのアイコン、コードセルのコンテキストメニューのコマンド (コードセルを右クリックして開く)、およびメインメニューの実行コマンドを使用して、さまざまな方法でノートブックセルのコードを実行できます。

1. セルを実行すると、その出力がコードに表示されます。新規タブで開くをクリックすると、エディターの別のタブで表形式のデータをプレビューできます。

   

   ローカルノートブックで作業する場合は、事前に Jupyter サーバーを起動する必要はありません。任意のセルを実行するだけでサーバーが起動します。

   Jupyter ツールウィンドウには実行ステータスが表示されます。変数タブには変数の現在の値が表示されます。Jupyter 変数ツールウィンドウでは、コード内で宣言された変数をプレビューできます。

2. 次に、2 番目のセルを実行します。このコードは 1 番目のセルの変数に依存しているため、セルの実行順序が重要です。

   

   作成したプロットはコピーするか、イメージとして保存できます。すべてのセルを実行するには、ノートブックのツールバーで をクリックしてください。

デバッグ

1. 選択したセルにブレークポイントを設定するには、ガター (エディターの左端のスペース) をクリックします。

2. Windows の場合は Shift+Alt+Enter、Linux の場合は⌥⇧⏎を押します。macOS の場合は⌥⇧⏎を押します。ノートブック全体をデバッグするには、メインメニューから実行 | デバッグを選択します。

   

3. ステップツールバーボタンを使用して、次に停止する行を選択し、デバッガーツールウィンドウに切り替えて変数の値をプレビューします。

   

サーバーの構成

Jupyter サーバーを起動すると、デフォルトでは現在のプロジェクトインタープリターと自動的に選択されたポートが使用されます。ただし、DataSpell インスタンスで利用可能な他のインタープリターを選択し、別のポートを指定することもできます。また、URL とトークンが分かっている場合は、設定済みの任意のサーバーに接続することもできます。

1. サーバー設定を開くには、Jupyter ノートブックツールバーの Jupyter サーバーの一覧で Jupyter サーバーの構成を選択します。

   

2. 実行中の Jupyter サーバーに接続するには、構成済みサーバーを選択し、URL とトークンを含むサーバーのパスを指定します。

3. Jupyter ツールバーのサーバーリストから現在の Jupyter サーバーに切り替えるを選択して、構成されたサーバーに明示的に切り替えます。

詳細は Jupyter ノートブックサーバーの管理を参照してください。

環境を変える

• DataSpell UI の右下にある Python インタープリターセレクターで環境を変更します。それをクリックし、リストからターゲット環境を選択します。

  

• Conda を Anaconda CLI で変更する

  1. ターミナルウィンドウで、<Conda Home>/envs ディレクトリ (たとえば、/Users/jetbrains/.conda/envs) で ls コマンドを実行し、ターゲット環境を選択します。

  2. Anaconda インストールの bin ディレクトリ (たとえば、anaconda3/bin) に移動します。

  3. conda activate <env name> command (たとえば、conda activate my-conda-env) を実行します。

新しい環境を作る

1. Python インタープリターセレクターでインタープリターの追加を選択します。

   

2. Python インタープリターの追加ダイアログで、新しい環境の名前を入力し、Conda 実行可能フィールドで Anaconda ベースを指定します。

   

パッケージのインストール

1. Python インタープリターセレクターで、ターゲット環境を選択し、インタープリターの設定を選択します。

   

2. 新しいパッケージを追加するには、 をクリックします。Conda リポジトリのパッケージを管理するには、Conda パッケージマネージャーボタン () をクリックします。それ以外の場合、DataSpell は pip を使用します。

3. 検索フィールドにパッケージ名を入力し、対象パッケージを指定します。必要に応じて、パッケージのバージョンを指定します。

4. インストールをクリックします。タスク完了時にウィンドウを閉じます。