Знайомство з Jupyter Notebook та JupyterLab

Проблема, яку ви ще не знали, що маєте

Уявіть таке завдання: у вас є CSV-файл з даними про 50 000 продажів за рік. Потрібно:

1. Завантажити дані
2. Подивитися, як вони виглядають
3. Знайти середню ціну товару
4. Побудувати графік продажів по місяцях
5. Зрозуміти, які товари продаються найгірше

Ви пишете Python-скрипт. Запускаєте. Бачите помилку на кроці 3 — опечатка в назві стовпця. Виправляєте. Запускаєте знову — і весь код виконується з самого початку. Завантаження даних, перевірка, обчислення — все заново. Графік відкрився в окремому вікні, закрився... де він тепер?

А тепер уявіть інший підхід: ви виконуєте кожен крок окремо, бачите результат відразу під кодом, графік вбудований прямо в документ, і якщо щось не так — виправляєте лише той один крок, не перезапускаючи все.

Це і є Jupyter Notebook.

Аналогія: звичайний .py файл — це як книга, яку можна читати лише від початку до кінця. Якщо хочете знайти щось на сторінці 147, доведеться перегортати всі 146 сторінок перед нею. Jupyter Notebook — це інтерактивний зошит, де кожен абзац можна виконати незалежно, побачити результат, виправити і продовжити далі.

Що таке Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — це відкрите середовище для інтерактивних обчислень. Назва походить від трьох мов програмування: Julia, Python, R — хоча сьогодні він підтримує десятки мов.

Файл нотбука має розширення .ipynb (IPython Notebook). Це звичайний JSON-файл, де зберігаються:

• Вміст кожної комірки (код або текст)
• Результати виконання коду
• Метадані (версія Python, ядро)

JupyterLab — це сучасний інтерфейс для роботи з нотбуками. Якщо Jupyter Notebook — це простий зошит, то JupyterLab — це повноцінне IDE: кілька нотбуків в окремих вкладках, файловий менеджер збоку, термінал, перегляд CSV та зображень.

Встановлення та запуск JupyterLab

Перш ніж встановлювати, переконайтесь, що у вас є Python 3.8 або новіший. Перевірте у терміналі:

python --version
# або
python3 --version

Якщо Python встановлено, встановлюємо JupyterLab. Оберіть спосіб відповідно до вашого інструменту керування пакетами:

pip install jupyterlab

uv pip install jupyterlab

poetry add jupyterlab

Після встановлення запускайте JupyterLab:

jupyter lab

jupyter lab

poetry run jupyter lab

Після запуску браузер відкриється автоматично на адресі http://localhost:8888/lab. Якщо не відкрився — скопіюйте адресу з терміналу і вставте вручну.

Анатомія інтерфейсу JupyterLab

Після запуску ви побачите інтерфейс, який складається з кількох зон:

Щоб створити новий нотбук, натисніть на кнопку + у лівій панелі або виберіть File → New → Notebook. Система запитає, яке ядро (kernel) використовувати — обирайте Python 3.

Нотбуки та комірки: основна одиниця роботи

Нотбук складається з комірок (cells). Комірка — це окремий блок, який можна виконати незалежно від інших. Саме в цьому і полягає головна перевага Jupyter: виконуйте кроки один за одним, бачте результат відразу.

Два типи комірок

Існує два основних типи комірок:

# Це комірка коду
x = 10 + 5
print(x)
# ↓ Результат з'являється тут ↓
# 15

## Мій аналіз

Тут я описую **що** я роблю і **чому**.

- Крок 1: завантаження даних
- Крок 2: очищення

Аналогія: уявіть, що ви ведете лабораторний журнал. Комірка Markdown — це ваші нотатки та пояснення («сьогодні я досліджую вплив температури на...»). Комірка коду — це сам експеримент («нагріваємо до 100°C і вимірюємо»). І те, і те в одному місці, одне за одним.

Нумерація та порядок виконання

Зліва від кожної виконаної комірки коду ви побачите [n]: де n — порядковий номер виконання. Це важлива деталь.

Якщо ви виконали комірки у такому порядку:

[1]: x = 10
[2]: y = 20
[3]: print(x + y)

А потім повернулись і виконали першу комірку знову — вона стане [4]:. Значення x оновиться. Але print(x + y) залишиться з результатом [3] — старим значенням, поки ви не виконаєте її ще раз.

Ядро (Kernel): мозок нотбука

Ядро (kernel) — це процес Python, який виконує ваш код. Ядро «пам'ятає» всі змінні та функції, що ви оголосили під час сесії.

Стан ядра відображається у верхньому правому куті:

• Порожнє коло — ядро вільне, готове виконувати код
• Крапки/завантаження — ядро зайняте, виконує код
• Поруч з номером комірки: [*]: — ця комірка зараз виконується або в черзі

Два режими роботи: Edit і Command

Jupyter має два режими роботи — це важливо зрозуміти, щоб ефективно користуватися гарячими клавішами.

Аналогія: Edit mode — це коли ви пишете текст у документі Word. Command mode — це коли ви у Word виділили цілий абзац і збираєтесь його перемістити або видалити. В одному режимі ви редагуєте вміст, у другому — керуєте структурою.

Гарячі клавіші: швидкість роботи

Знання гарячих клавіш перетворює роботу з Jupyter із клопіткої на зручну. Ось найважливіші:

Клавіші, що працюють в обох режимах

Клавіші Command Mode (після Esc)

Markdown-комірки: документуйте свій аналіз

Одна з найбільших переваг Jupyter — можливість поєднувати код і пояснення в одному місці. Markdown-комірки підтримують весь стандартний Markdown-синтаксис.

Основний синтаксис Markdown у Jupyter

# Заголовок першого рівня

## Заголовок другого рівня

**Жирний текст**, _курсив_, `inline код`

- Маркований список
- Ще один пункт

1. Нумерований список
2. Крок другий

[Посилання](https://example.com)

| Стовпець 1 | Стовпець 2 |
| :--------- | :--------- |
| Значення 1 | Значення 2 |

Математичні формули (LaTeX)

Jupyter підтримує рендеринг математичних формул через LaTeX:

Вбудована формула: $E = mc^2$

Блокова формула:

$$
\hat{y} = w_0 + w_1 x_1 + w_2 x_2
$$

Це особливо корисно в статтях про машинне навчання — формули рендеряться красиво прямо в нотбуці.

Корисні прийоми та підказки

Автодоповнення коду

У комірці коду натисніть Tab після початку назви змінної або функції — Jupyter запропонує варіанти. Наприклад: pri → Tab → print.

Довідка по функції

Введіть назву функції зі знаком питання та виконайте комірку:

print?

Або поставте курсор на назву функції і натисніть Shift + Tab — з'явиться коротка довідка.

Магічні команди (Magic Commands)

Jupyter має спеціальні команди, що починаються з % або %%. Ось найбільш корисні:

# Виміряти час виконання рядка коду
%time sum(range(1_000_000))

# Виміряти час виконання всієї комірки
%%time
total = 0
for i in range(1_000_000):
    total += i

# Показати всі змінні у поточній сесії
%who

# Показати список усіх магічних команд
%lsmagic

Перезапуск ядра

Якщо щось пішло не так — змінні «засмітились», код веде себе несподівано — перезапустіть ядро:

Kernel → Restart Kernel — скидає всі змінні, зберігає вміст комірок.

Kernel → Restart Kernel and Run All Cells — перезапускає і виконує всі комірки зверху вниз. Використовуйте, коли хочете перевірити, що нотбук працює «з чистого аркуша».

Практика

print("Hello, AI!")

x = 42
course = "AI з Python"
print(f"Змінна x = {x}")
print(f"Курс: {course}")

## Мій перший нотбук

Це **Markdown**-комірка. Тут я можу писати пояснення:

- Дата: сьогодні
- Мета: познайомитись з Jupyter
- Результат: все працює! ✅

# Аналіз: обчислення статистики оцінок

Мета: обчислити середню, мінімальну та максимальну оцінку групи студентів.

# Дані: оцінки 10 студентів
grades = [85, 92, 78, 95, 88, 70, 91, 83, 77, 89]
print(f"Кількість студентів: {len(grades)}")
print(f"Оцінки: {grades}")

# Обчислення статистики
average = sum(grades) / len(grades)
minimum = min(grades)
maximum = max(grades)

print(f"Середня оцінка: {average:.1f}")
print(f"Мінімальна:     {minimum}")
print(f"Максимальна:    {maximum}")

# Фільтрація: хто отримав A (90+)?
excellent = [g for g in grades if g >= 90]
print(f"Відмінники (90+): {len(excellent)} студентів")
print(f"Їхні оцінки: {excellent}")

## Висновок

Середня оцінка групи — `{average}`.
X студентів отримали відмінно (90 і вище).

Резюме