Python開発環境を整えよう！AnacondaとJupyter Notebookの基本

はじめに

Pythonでデータ分析や機械学習を始める際、開発環境の構築 はとても重要です。特に、Anaconda を使うと、仮想環境の管理やライブラリの導入が簡単になります。

この記事では、Anacondaを使ったPythonの仮想環境構築 や Jupyter Notebookの基本的な使い方 を詳しく解説します。

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1. Anacondaとは？なぜ使うのか？

Anacondaとは

データ分析や機械学習向けのPythonディストリビューションで多くのライブラリが標準で含まれています。そのため、とても 便利なツールです。

Anacondaを使うメリット

• 仮想環境を簡単に管理できる
• Jupyter NotebookやSpyderなどのツールがすぐに使える
• pip ではなく conda でライブラリ管理ができる
• 依存関係のあるライブラリを自動で適切にインストールしてくれる

特に、複数のプロジェクトを管理する際に、仮想環境を分けることでライブラリのバージョン違いによるトラブルを防ぐ ことができます。

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2. Anacondaをインストールしよう

2.1 Anacondaのダウンロード

公式サイト（https://www.anaconda.com/）から、使用しているOS（Windows / macOS / Linux）に適したAnacondaをダウンロードします。

2.2 インストール手順

1. ダウンロードしたインストーラーを実行
2. 指示に従ってインストールを進める（特に変更しなくてもOK）
3. インストール完了後、ターミナル（WindowsならAnaconda Prompt）を開く

conda --version を実行し、バージョンが表示されれば正常にインストールされています。

conda --version

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3. 仮想環境を作成・アクティブ化する

仮想環境を作成し、Python環境を分けて管理しましょう。

3.1 仮想環境の作成

以下のコマンドを実行して、新しい仮想環境 ai_env を作成します。

conda create -n ai_env python=3.9

3.2 仮想環境のアクティブ化

仮想環境を有効化するには、以下のコマンドを実行します。

conda activate ai_env

アクティブ化されると、ターミナルのプロンプトに (ai_env) のように表示されます。

仮想環境を終了したい場合は、以下のコマンドを使います。

conda deactivate

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4. Jupyter Notebookを起動する

Jupyter Notebookは、Pythonコードをブラウザ上で簡単に実行できるツールです。

4.1 Jupyter Notebookをインストールする

仮想環境内で以下のコマンドを実行して、Jupyter Notebookをインストールします。

conda install jupyter

4.2 Jupyter Notebookを起動する

仮想環境をアクティブにした状態で、以下のコマンドを実行します。

jupyter notebook

ブラウザが開き、Jupyter Notebookのダッシュボードが表示されます。ここで New → Python 3 を選択すると、新しいノートブックが作成されます。

4.3 Jupyter Notebookで仮想環境をカーネルとして追加する方法

1. 仮想環境に Jupyter をインストール

仮想環境 ai_env に Jupyter をインストールします。

conda install -n ai_env ipykernel

2. Jupyter Notebookにカーネルを登録

python -m ipykernel install --user --name ai_env --display-name "Python (ai_env)"

✅ これで、Jupyter Notebook のカーネルリストに 「Python (ai_env)」 が追加されます。

3. Jupyter Notebookでカーネルを選択する方法

1. Jupyter Notebookを起動jupyter notebook
2. ダッシュボードで「New」→「Notebook」→「Python (ai_env)」を選択
   • New ボタンをクリック
   • Notebook のリストを開く
   • 「Python (ai_env)」 を選択

✅ これで、仮想環境 ai_env を適用した Notebook が開きます！

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5. 動作確認：ライブラリのインストールと簡単なグラフ描画

5.1 必要なライブラリをインストール

以下のコマンドで、必要なライブラリをインストールします。

conda install numpy matplotlib yfinance seaborn plotly

5.2 簡単な動作確認（サインカーブの描画）

Jupyter Notebookのセルに以下のコードを貼り付け、実行してみましょう。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# データ作成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# グラフ描画
plt.plot(x, y, label="sin(x)")
plt.legend()
plt.show()

✅ 実行すると、以下のようなサインカーブが描画されればOKです！

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6. まとめ

今回の記事では、Pythonの開発環境としてAnacondaを導入し、Jupyter Notebookを使う手順 を紹介しました。

おさらい

• Anacondaをインストールし、仮想環境を作成
• conda activate ai_env で仮想環境をアクティブ化
• jupyter notebook でJupyter Notebookを起動
• ライブラリをインストールし、動作確認としてグラフを描画

これでPythonの開発環境が整いました！次回は、yfinanceを使ってYahoo! Financeのデータを取得する方法 を解説します。ぜひお楽しみに！

▶次の記事：「yfinanceを使って株価データを取得する方法」

▶ PythonやJupyter Notebookのインストール方法についての詳細はこちら（リンクを挿入）

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