JupyterLab で試す¶

JupyterLab とは¶

JupyterLabは、プログラミングコードを書いて実行できるPythonのインタラクティブ開発環境です。 コードの実行結果をリアルタイムで見ながら、データ分析や可視化などを行えます。

JupyterLab の準備¶

JupyterLab を使うには、クラウドサービスを利用するか、ローカルの環境にインストールします。

方法1: クラウドサービスを利用¶

• Google Colaboratory : Google が提供するクラウドサービスです。Google アカウントがあれば無料で利用できます。

方法2: ローカルの環境にインストール¶

Python がインストールされている環境であれば、以下のコマンドでインストールできます。

pip install jupyterlab  # または python -m pip install jupyterlab

インストール後、以下のコマンドで起動します。

jupyter lab

PlateauKit のインストール¶

まず、JupyterLab で新しいノートブックを作成してください。次に、PlateauKit をインストールします。

In [1]:

%pip install -q 'plateaukit[all]'

%pip install -q 'plateaukit[all]'

データセットの読み込み¶

データセットを読み込むには、以下の方法があります。

1. ローカルの環境に都市モデルをインストールして読み込む (PLATEAUデータの追加と削除を参照)
2. PlateauKitが提供するクラウドの軽量版データを利用して読み込む (一部地域のみ、試験版)

ここでは、インストールが不要な軽量版データを利用します。

In [2]:

from plateaukit import load_dataset

# データの読み込み
tokyo23ku = load_dataset("plateau-tokyo23ku-2022.cloud")  # クラウドの軽量版データを利用

from plateaukit import load_dataset # データの読み込み tokyo23ku = load_dataset("plateau-tokyo23ku-2022.cloud") # クラウドの軽量版データを利用

範囲の選択と表示¶

読み込んだデータセットから範囲を取得するには、いくつかの方法が利用可能です。 (範囲の選択と抽出を参照)

例えば、渋谷駅周辺の範囲の都市モデルを読み込んで表示するには以下のようにします。

In [3]:

# ランドマークから範囲を取得
area = tokyo23ku.area_from_landmark("渋谷駅")

area.show()

# ランドマークから範囲を取得 area = tokyo23ku.area_from_landmark("渋谷駅") area.show()

Out[3]:

次のステップ¶

• 範囲の選択と抽出
• データ処理