Jupyter Notebookの基本的なショートカットを紹介するよ【作業の効率化に大幅貢献！】

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Jupyter NotebookはPythonの学習やデータの分析、可視化に非常に有用なツールです。また、入力を簡便に行えるように数多くのショートカットが用意されています。今回はJupyter Notebookを使っての作業の効率を大幅に高めることのできるショートカットたちをご紹介します。

また、本記事ではMacOSをベースにお話ししていきます。Windowsの場合は、「command」キーを「Ctrl」キー、「option」キーを「Alt」キーに置き換えてくださいね。

エディットモードとコマンドモード

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みゆきメダカ

ショートカットの話に入る前に、Jupyter Notebookの基本事項として、Jupyter Notebookにはエディットモード(Edit mode)とコマンドモード(Command mode)という２つのモードがあることを押さえておこう。
エディットモードはコードを入力するモード、このモードではコードセルのうちの１つが編集中になっているよ。
コマンドモードはコードの入力以外の為のモードで編集中のコードセルがない状態だよ。２つのモードの区別は以下のようにコードセルの外枠の色によって判断できるよ。

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みゆきメダカ

上のスクショのように枠が緑色の時はエディットモードだよ。このコードセルの中でカーソルが点滅して入力を待っている状態だよ。

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みゆきメダカ

上のスクショのように枠が青色の時はコマンドモードだよ。
エディッターモードからコマンドモードに移るには「esc」キーをコマンドモードからエディッターモードに移るには「enter」キーを押してね。

エディターモードのショートカット

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みゆきメダカ

それではエディッターモードで使える便利なショートカットを以下の表にまとめたよ。

「shift」＋「enter」：現在のコードセルを実行し、１つ下のコードセルを選択します。「control」＋「enter」：現在のコードセルを実行します。「option」＋「enter」：現在のコードセルを実行し、その下にコードセルを挿入します。「command」＋「Z」：Undoコマンド、直前の編集を取り消します。「command」＋「shift」＋「Z」：Redoコマンド、Undoで取り消した内容を再度実行します。「tab」：入力中のコードの補完処理をします。「tab」＋「shift」：ツールチップや変数の状態を表示します。「esc」：コマンドモードへ移行します。

コマンドモードのショートカット

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みゆきメダカ

それではコマンドーモードで使える便利なショートカットを以下の表にまとめたよ。

「shift」＋「enter」：現在のコードセルを実行し、１つ下のコードセルを選択します。「control」＋「enter」：現在のコードセルを実行します。「option」＋「enter」：現在のコードセルを実行し、その下にコードセルを挿入します。「⬆︎」：一つ上のコードセルを選択します。「⬇︎」：一つ下のコードセルを選択します。「A」：現在のコードセルの上に新規コードセルを挿入。「B」：現在のコードセルの下に新規コードセルを挿入。「command」＋「S」：ファイルを保存します。「shift」＋「L」：コードセルに対して行数の表示・非表示の切り替えをします。「D」＋「D」：現在のコードセルを削除します。「Z」：削除したコードセルを１つ復元します。「Y」：現在のコードセルをCodeタイプに変換します。「M」：現在のコードセルをMarkDownタイプに変換します。「０」＋「０」：カーネルを再起動します。「P」：コマンドパレットを開きます。「H」：ショートカット一覧を開きます。「enter」：エディターモードへ移行します。

Markdownの表示方法

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Jupiter Notebookでは、Pythonのコードだけでなく、Markdownの記述、表示ができます。

Markdownは文章記述に関する書式を定めた「軽量マークアップ言語」のひとつです。軽量マークアップ言語は様々な種類が存在しますが、Markdown言語はその中でも特に書式が単純で、理解しやすいことから、多くのツールにて利用されています。
デフォルトではコードセルはCodeタイプになっていますが、これをMarkdownに返納することで、Markdownタイプに変換することができます。

まとめ

振り返しになりますが、Pythonの学習または開発ツールとしてとても便利なJupyter Notebookですが、ショートカットを覚えることにより、さらに効率よく作業を進めることができます。
今回はそんなJupyter Notebookのほんのさわりの説明でしたが、これだけでも作業の効率化に貢献できるのではないかと、考えています。
今後も、Python、Jupyter Notebookは機械学習・深層学習学習と絡めて記事を書いていきたいと思っていますので、よろしくお願いいたします。
それでは、最後までお付き合いありがとうございました。さようなら。