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VS Code上で .ipynbファイルを作って実行
.ipynbで実行なら結果がコードのすぐ下に出るのですよね。楽しみ･･･
① 新しい .ipynbファイルを作る
・VS Code を開く
・メニューバーの左上「ファイル」をクリック
・「新しいファイル」をクリック
・「test301.ipynb」と入力するとエディタ上部に＋コード、＋マークダウンなどの表示が出る
・+コードでプログラムを入力
・保存する
② カーネルを選ぶ（最初一度だけ）
既に入っていれば、この項目飛ばして③へ、入ってない場合は「ipykernel パッケージが必要です」が出ることがあります。
方法１（おすすめ）
もし右上にSelect Kernelと出た場合はクリック。
→Python 3.13.xを選択すればOK。
方法２（手動のやり方）
Ctrl + Shift + P
Python: Select Interpreter（インタープリターの選択）
一覧から選択：通常実行なら Python 3.13.xを選択
※仮想環境を使う場合 Python 3.x (‘flask_env’: venvなど)
👉 フォルダごとに記憶されます。
カーネルって何ですか？
Python側の実行エンジン
これが ipykernel です。
入ってないと、このメッセージが出ることがあります。
「ipykernel パッケージが必要です」python -m pip install ipykernel
👉 これは Jupyterの中身
👉 これが無いと「セルが回り続ける」「実行できない」
※ ここは 一度入れれば基本OKです！
③ セルを書いて実行
セル（＋コード）に：print(“こんにちは”)と入力
左の ▶ ボタンを押す。（またはShift + Enter）
→ コードのすぐ下に下に、出力が表示されれば成功 🎉
④ 新しいセルを追加
セルをクリックすると→ セルの枠が 青色 になります。
その状態で
B → 下にセル追加
A → 上にセル追加）
＋コードでも追加できます。
⑤ Markdown も使える
「＋ Markdown」を押せばマークダウンも使えます。
#### 見出し
$ \sin x $
Shift+Enterで整形表示。
👉 数式も書けます。
マークダウンって何ですか？
マークダウンとは
マークダウンセル（Markdown cell）とは、Jupyter Notebookなどで、コードの実行結果ではなく、解説文、見出し、箇条書き、数式などを記述・表示するためのセルです。#で見出し、*で強調など簡単な記号（マークダウン記法）を使い、HTMLのように装飾された見やすい文書を作成できます。
Markdownセルでは、行頭の # の数で文字サイズが決まります。
# 見出し1（いちばん大きい）
## 見出し2
### 見出し3
#### 見出し4
##### 見出し5
###### 見出し6（いちばん小さい）
まとめ
・新規 .ipynb 作成
・カーネル選択
・セルにコード
・Shift+Enter
・マークダウンも書けます
これだけです。
Jupyter Notebook（.ipynb）サンプルプログラム
以下のプログラムを「+マークダウン」と「＋コード」でセルごとにコピーして実行してみてください。
「+マークダウン」
### ３.これはサンプルプログラムです。2026年某日
#### ４.ここにはコメント文や解説文などが書けます。
##### ５.ここにはコメント文や解説文などが書けます。
###### ６.ここにはコメント文や解説文などが書けます。「＋コード」
# kiso4.ipynb
print(1+2)「＋コード」
s='hello!' #文字列 'hello!' を変数 s に代入しています。
print(s * 5) #文字列 s を i 回繰り返して表示します。Pythonでは文字列 * 数字で繰り返しができます。「+マークダウン」
## pltの使い方
### plt はグラフを描くときの基本です。
#### 👉 Matplotlib のmatplotlib.pyplot を略した名前です。
pltの基本の使い方は：plot → 設定 → show以下Pltを使ったグラフ作成のサンプルです。
「＋コード」
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = 2 # a: 定数
x = np.linspace(1,10) # x: 変数 -1から1の範囲
y = a * x # y: 変数
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x', size=14)
plt.ylabel('y', size=14)
plt.grid()
plt.show()「＋コード」
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
Notebookの良さが一瞬で分かりますね！