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

📌 この記事でわかること：

• Anacondaを使ってPythonの開発環境を構築する方法
• 仮想環境の作成・管理とJupyter Notebookの起動手順
• グラフ描画などの基本的な動作確認までを一通り実践

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👤 対象となる読者：

• Pythonをこれから始めたい初学者
• Jupyter Notebookを使ってコードを書いてみたい人
• データ分析や機械学習を始める準備をしたい方

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🔧 活用できるシーン：

• 自分専用のPython環境を構築して開発や学習を始めたいとき
• Jupyter Notebookを使ってインタラクティブに学びたいとき
• グラフ描画やライブラリの動作確認をスムーズに進めたいとき

1. 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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2. Anacondaとは？なぜ使うのか？

2.1. 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。

2.2. 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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3. Anacondaをインストールしよう

3.1. 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。

3.2. 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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4. 仮想環境を作成・アクティブ化する

仮想環境を作成し、AnacondaでPython環境を分けて管理しましょう。

4.1. 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

4.2. 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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5. 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。

5.1. 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

5.2. 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。

5.3. 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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6. 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

6.1. 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

6.2. 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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7. まとめ

今回の記事では、Pythonの開発環境としてAnacondaを導入し仮想環境を作成し、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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