Pythonにおける対話モードの基本操作方法と使い方10選

●Pythonの対話モードとは？初心者でもわかる基礎知識
●対話モードの基本操作・すぐに使える5つのテクニック
●実践的な使い方・知っておくべき5つの応用テクニック
●対話モードを使いこなすためのTips
●開発環境別・対話モードの活用法
●よくあるエラーと対処法
●対話モードの応用例・実務で役立つ4つの使い方
●対話モードの限界と代替手段
まとめ

●Pythonの対話モードとは？初心者でもわかる基礎知識

Pythonプログラミングを始めたばかりの方々にとって、対話モードは非常に魅力的な機能です。

対話モードは、Pythonの特徴的な機能の一つで、コードを即座に実行し、結果を確認できる環境を提供します。

○対話モードの特徴と利点

対話モードの最大の特徴は、コードを一行ずつ入力し、即座に実行結果を確認できる点です。

この特徴により、プログラムの動作を細かく確認しながら開発を進められます。

また、複雑な計算や簡単なテストを素早く行えるため、開発効率が大幅に向上します。

対話モードを利用すると、Pythonの文法や関数の動作を直感的に理解できます。

例えば、新しい関数の使い方を学ぶ際、対話モードで試すことで、その場で結果を確認し、理解を深められます。

○スクリプトモードとの違い

スクリプトモードでは、プログラム全体を.pyファイルに記述し、一度に実行します。

一方、対話モードでは、コードを一行ずつ入力し、即座に結果を得られます。

スクリプトモードは大規模なプログラムの開発に適していますが、対話モードは小規模な実験や学習に適しています。

対話モードでは、変数の値をその場で確認したり、関数の動作を即座にテストしたりできるため、プログラムの挙動を細かく把握できます。

○対話モードを使うメリット

対話モードを使うことで、Pythonの学習速度が大幅に向上します。

初心者の方々は、複雑な開発環境の設定に悩まされることなく、すぐにPythonのコードを試せます。

また、対話モードは実験的なコーディングにも適しています。

新しいアイデアを素早く試したり、ライブラリの機能を確認したりする際に、対話モードは非常に便利です。

さらに、対話モードはデバッグにも役立ちます。

プログラムの特定の部分の動作を確認したい場合、対話モードで該当部分のコードを実行し、結果を即座に確認できます。

●対話モードの基本操作・すぐに使える5つのテクニック

Pythonの対話モードを効果的に活用するには、基本的な操作方法を理解することが重要です。

ここでは、すぐに使える5つのテクニックを詳しく解説します。

このテクニックを習得することで、対話モードを使いこなし、Pythonプログラミングのスキルを向上させることができます。

○対話モードの起動方法

対話モードを起動する方法は非常にシンプルです。

コマンドプロンプトやターミナルを開き、「python」と入力するだけで対話モードが起動します。

起動すると、Pythonのバージョン情報とプロンプト（>>>）が表示されます。

Python 3.9.5 (default, May 11 2021, 08:20:37) 
[GCC 10.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

対話モードが起動したら、プロンプトの後ろにPythonのコードを直接入力できます。

入力したコードは即座に実行され、結果が表示されます。

○簡単な計算と変数の使用

対話モードでは、簡単な計算や変数の操作を即座に行えます。

例えば、基本的な四則演算を試してみましょう。

>>> 2 + 3
5
>>> 10 * 5
50
>>> 20 / 4
5.0

変数を使用する場合も同様に簡単です。

変数に値を代入し、その変数を使って計算を行うことができます。

>>> x = 10
>>> y = 5
>>> x + y
15
>>> x * y
50

○複数行の入力方法

対話モードでは、複数行にわたるコードも入力できます。

例えば、for文やif文などの制御構造を使用する場合です。

複数行の入力を開始すると、プロンプトが「…」に変わります。

>>> for i in range(5):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4

複数行の入力を終了するには、空行を入力します。

その後、入力したコードが実行されます。

○モジュールのインポートとヘルプの使い方

対話モードでは、Pythonの標準ライブラリやサードパーティのモジュールを簡単にインポートできます。

例えば、mathモジュールをインポートして使用してみましょう。

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
>>> math.sin(math.pi/2)
1.0

また、ヘルプ機能を使用して、関数やモジュールの詳細な情報を確認することもできます。

>>> help(math.sin)
Help on built-in function sin in module math:

sin(x, /)
    Return the sine of x (measured in radians).

○対話モードの終了方法

対話モードを終了するには、Ctrl+D（Unix系OS）またはCtrl+Z（Windows）を押すか、exit()関数を使用します。

>>> exit()

●実践的な使い方・知っておくべき5つの応用テクニック

Pythonの対話モードの基本操作を習得したら、より実践的な使い方に挑戦してみましょう。

ここでは、対話モードを活用して効率的にコーディングするための5つの応用テクニックを紹介します。

このテクニックを身につけることで、Pythonプログラミングのスキルが飛躍的に向上するでしょう。

○サンプルコード1：関数の定義と呼び出し

対話モードでは、関数を定義してすぐに試すことができます。

例えば、簡単な挨拶を返す関数を作成してみましょう。

>>> def greet(name):
...     return f"こんにちは、{name}さん！"
... 
>>> greet("太郎")
'こんにちは、太郎さん！'

関数を定義したら、すぐに呼び出して結果を確認できます。

関数の動作を即座に確認できるため、デバッグや機能のテストに非常に便利です。

○サンプルコード2：リストや辞書の操作

対話モードは、データ構造の操作を試すのに最適です。

リストや辞書の操作を試してみましょう。

>>> fruits = ["りんご", "バナナ", "オレンジ"]
>>> fruits.append("ぶどう")
>>> fruits
['りんご', 'バナナ', 'オレンジ', 'ぶどう']
>>> fruit_prices = {"りんご": 100, "バナナ": 80, "オレンジ": 120}
>>> fruit_prices["ぶどう"] = 150
>>> fruit_prices
{'りんご': 100, 'バナナ': 80, 'オレンジ': 120, 'ぶどう': 150}

リストや辞書の操作結果をすぐに確認できるため、データ構造の理解が深まります。

○サンプルコード3：ファイル操作の基本

対話モードでファイル操作を試すことも可能です。

テキストファイルの読み書きを実験してみましょう。

>>> with open("test.txt", "w") as f:
...     f.write("こんにちは、Python!")
... 
19
>>> with open("test.txt", "r") as f:
...     content = f.read()
... 
>>> print(content)
こんにちは、Python!

ファイル操作の結果をすぐに確認できるため、I/O処理の挙動を理解しやすくなります。

○サンプルコード4：例外処理の実験

対話モードは例外処理の動作を確認するのにも適しています。

try-except文を使って例外処理を試してみましょう。

>>> try:
...     result = 10 / 0
... except ZeroDivisionError:
...     print("ゼロで割ることはできません")
... 
ゼロで割ることはできません

例外が発生した場合の動作を即座に確認できるため、エラーハンドリングの理解が深まります。

○サンプルコード5：簡単なクラスの作成と使用

対話モードでクラスを定義し、インスタンスを作成して操作することもできます。

簡単な「車」クラスを作ってみましょう。

>>> class Car:
...     def __init__(self, brand, model):
...         self.brand = brand
...         self.model = model
...     def display_info(self):
...         return f"{self.brand} {self.model}"
... 
>>> my_car = Car("Toyota", "Corolla")
>>> my_car.display_info()
'Toyota Corolla'

クラスを定義し、すぐにインスタンスを作成して動作を確認できます。

オブジェクト指向プログラミングの概念を実践的に学ぶのに役立ちます。

●対話モードを使いこなすためのTips

Pythonの対話モードを効率的に活用するためには、いくつかの便利な機能を知っておくと良いでしょう。

ここでは、対話モードをより快適に使いこなすための3つの重要なTipsを紹介します。

このTipsを活用することで、Pythonプログラミングの生産性が大幅に向上し、より効率的に開発を進められるようになります。

○履歴の利用とコマンド編集

対話モードでは、過去に入力したコマンドを簡単に呼び出して再利用できます。

上下矢印キーを使用して、以前入力したコマンドを表示し、必要に応じて編集することができます。

この機能は、長いコマンドを再入力する手間を省き、作業効率を大幅に向上させます。

例えば、複雑な計算を行った後、少し値を変更して再計算したい場合、上矢印キーで前のコマンドを呼び出し、必要な部分だけを編集して実行できます。

>>> complex_calculation = (2 + 3) * 4 ** 2 / 5
>>> print(complex_calculation)
20.0
>>> # 上矢印キーで前のコマンドを呼び出し、4を5に変更
>>> complex_calculation = (2 + 3) * 5 ** 2 / 5
>>> print(complex_calculation)
31.25

この例では、最初の計算式を呼び出し、4を5に変更して再計算しています。

コマンド履歴を活用することで、コードの再利用性が高まり、効率的な作業が可能になります。

○自動補完機能の活用

Pythonの対話モードには強力な自動補完機能が備わっています。

Tabキーを使用することで、変数名、関数名、モジュール名などを簡単に補完できます。

この機能を活用することで、タイピング量を減らし、スペルミスを防ぐことができます。

例えば、mathモジュールをインポートした後、利用可能な関数やメソッドを自動補完で確認できます。

>>> import math
>>> math.  # ここでTabキーを押す
math.acos(       math.degrees(    math.log(        math.sinh(
math.acosh(      math.e           math.log10(      math.sqrt(
math.asin(       math.erf(        math.log1p(      math.tan(
math.asinh(      math.erfc(       math.log2(       math.tanh(
math.atan(       math.exp(        math.modf(       math.tau
math.atan2(      math.expm1(      math.pi          math.trunc(
math.atanh(      math.fabs(       math.pow(        
math.ceil(       math.factorial(  math.radians(    
math.copysign(   math.floor(      math.remainder(  
math.cos(        math.fmod(       math.sin(        
math.cosh(       math.frexp(      math.sinh(

自動補完機能を使うことで、利用可能な関数やメソッドを素早く確認でき、ドキュメントを参照する手間を省くことができます。

また、長い変数名や関数名を完全に入力する必要がなくなり、コーディングの速度が向上します。

○マジックコマンドの使用

Pythonの対話モードには、特別な機能を持つマジックコマンドが用意されています。

マジックコマンドは通常、%記号で始まり、対話モードの動作を制御したり、追加の情報を取得したりするのに役立ちます。

代表的なマジックコマンドの例として、%timeitがあります。

このコマンドを使用すると、特定のコード片の実行時間を測定できます。

>>> %timeit [i**2 for i in range(1000)]
100 loops, best of 3: 498 µs per loop

この例では、1から999までの数の二乗のリストを作成する処理の実行時間を測定しています。

%timeitコマンドを使用することで、コードの性能を簡単に評価でき、最適化の必要性を判断する際に役立ちます。

●開発環境別・対話モードの活用法

Pythonの対話モードは、様々な開発環境で利用できます。

ここでは、主要な開発環境における対話モードの活用法を解説します。

各環境での対話モードの特徴を理解し、効果的に活用することで、より効率的なPython開発が可能になります。

○VSCodeでの対話モード利用方法

Visual Studio Code (VSCode) は、Pythonプログラミングに人気の高い統合開発環境です。

VSCodeでPythonの対話モードを利用するには、いくつかの方法があります。

まず、VSCodeでPythonファイルを開いた状態で、ターミナルを起動し、pythonコマンドを実行することで対話モードを開始できます。

PS C:\Users\YourName\ProjectFolder> python
Python 3.9.5 (tags/v3.9.5:0a7dcbd, May  3 2021, 17:27:52) [MSC v.1928 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

VSCodeには、Pythonインタラクティブウィンドウという機能もあります。

これを使用すると、エディタ内で直接対話モードを利用できます。

Pythonファイルを開いた状態で、コードの一部または全部を選択し、右クリックメニューから「Run Selection/Line in Python Interactive Window」を選択することで、選択したコードを対話モードで実行できます。

# example.py
x = 10
y = 20
print(x + y)

上記のコードを選択して実行すると、インタラクティブウィンドウに結果が表示されます。

Python 3.9.5
x = 10
y = 20
print(x + y)
30

VSCodeの対話モードでは、コードの補完や関数のドキュメント表示など、IDEの機能を活用しながら対話的にコードを実行できます。

○Jupyter Notebookとの連携

Jupyter Notebookは、対話的なPython開発に特化したツールです。

Jupyter Notebookを使用すると、コードセルとマークダウンセルを組み合わせて、ドキュメントとコードを一体化させることができます。

Jupyter Notebookを起動するには、コマンドラインで次のコマンドを実行します。

jupyter notebook

ブラウザが開き、Jupyter Notebookのインターフェースが表示されます。

新しいノートブックを作成し、コードセルにPythonコードを入力して実行できます。

# セルに以下のコードを入力
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

このコードを実行すると、sin波のグラフがノートブック内に直接表示されます。

Jupyter Notebookは、データ分析やビジュアライゼーションに特に適しており、結果をインタラクティブに確認しながら開発を進められます。

○PyCharmでのインタラクティブコンソールの使い方

PyCharmは、JetBrains社が開発した強力なPython IDE です。

PyCharmには、Pythonコンソールという対話モードの機能が組み込まれています。

PyCharmでPythonコンソールを開くには、画面下部の「Python Console」タブをクリックするか、メニューバーから「Tools」>「Python Console」を選択します。

PyCharmのPythonコンソールでは、現在のプロジェクトの環境を自動的に読み込むため、プロジェクト固有の設定やインポートしたモジュールをすぐに使用できます。

# プロジェクト内のモジュールをインポート
from my_module import my_function

# 関数を呼び出し
result = my_function(10)
print(result)

PyCharmのコンソールは、コード補完、関数のドキュメント表示、変数のインスペクションなど、IDEの機能を十分に活用できます。

また、エディタで選択したコードをコンソールで直接実行する機能もあり、コードのテストや実験に非常に便利です。

●よくあるエラーと対処法

Pythonの対話モードを使用している際、様々なエラーに遭遇することがあります。

初心者の方々にとって、エラーメッセージは時として難解で、問題の原因を特定するのに苦労することもあるでしょう。

ここでは、対話モードで頻繁に発生する3つの主要なエラーとその対処法について詳しく解説します。

エラーへの対処方法を学ぶことで、プログラミングスキルの向上につながり、より効率的な開発が可能になります。

○IndentationError：インデントの問題

IndentationErrorは、Pythonのコードにおけるインデント（字下げ）が正しくない場合に発生するエラーです。

Pythonでは、インデントがコードの構造を決定する重要な要素となっているため、このエラーは特に注意が必要です。

例えば、次のようなコードを対話モードで入力してみましょう。

>>> for i in range(5):
... print(i)
  File "<stdin>", line 2
    print(i)
    ^
IndentationError: expected an indented block

このエラーは、forループの中身であるprint(i)文が正しくインデントされていないために発生しています。

正しいコードは次のようになります。

>>> for i in range(5):
...     print(i)
... 
0
1
2
3
4

対話モードでは、複数行のコードブロックを入力する際、自動的にインデントが挿入されることがあります。

しかし、手動でスペースやタブを入力する必要がある場合もあるため、注意深くインデントを管理することが重要です。

○NameError：未定義の変数

NameErrorは、定義されていない変数や関数を使用しようとした際に発生するエラーです。

このエラーは、変数名のタイプミスや、変数を定義する前に使用しようとした場合によく発生します。

例えば、次のようなコードを入力してみましょう。

>>> print(x)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'x' is not defined

このエラーは、変数xが定義されていないにもかかわらず、使用しようとしたために発生しています。

正しいコードは次のようになります。

>>> x = 10
>>> print(x)
10

NameErrorを防ぐためには、変数を使用する前に必ず定義することが重要です。

また、変数名のスペルミスにも注意を払う必要があります。

対話モードでは、直前に定義した変数の値を確認することができるため、変数の定義状況を随時チェックすることをおすすめします。

○SyntaxError：文法エラーの修正

SyntaxErrorは、Pythonの文法規則に違反するコードを書いた際に発生するエラーです。

括弧の閉じ忘れ、コロンの抜け、不適切な演算子の使用など、様々な原因で発生する可能性があります。

例えば、次のようなコードを入力してみましょう。

>>> if x = 5:
  File "<stdin>", line 1
    if x = 5:
       ^
SyntaxError: invalid syntax

このエラーは、比較演算子（==）ではなく代入演算子（=）を使用したために発生しています。

正しいコードは以下のようになります。

>>> if x == 5:
...     print("xは5です")
...

SyntaxErrorを防ぐためには、Pythonの基本的な文法規則を理解し、コードを注意深く書くことが重要です。

対話モードでは、1行ごとに構文チェックが行われるため、エラーの原因を特定しやすいという利点があります。

エラーメッセージをよく読み、指摘された箇所を慎重に確認することで、多くのSyntaxErrorを解決できます。

●対話モードの応用例・実務で役立つ4つの使い方

Pythonの対話モードは、単に基本的な操作を学ぶだけでなく、実務においても非常に有用なツールです。

ここでは、対話モードを活用した実践的な4つの使用例を紹介します。

この例を通じて、対話モードがいかに開発プロセスを効率化し、問題解決を助けるかを理解できるでしょう。

○サンプルコード6：APIテストの簡易実行

APIのテストは、開発プロセスにおいて重要な部分です。

対話モードを使用すると、APIリクエストを素早く実行し、レスポンスを確認することができます。

例えば、人気の天気APIを使用して、特定の都市の現在の気温を取得してみましょう。

>>> import requests
>>> api_key = "your_api_key_here"
>>> city = "Tokyo"
>>> url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units=metric"
>>> response = requests.get(url)
>>> data = response.json()
>>> print(f"{city}の現在の気温: {data['main']['temp']}°C")
Tokyoの現在の気温: 22.5°C

このコードでは、OpenWeatherMap APIを使用して東京の現在の気温を取得しています。

対話モードを使用することで、APIキーの設定、リクエストの送信、レスポンスの解析を迅速に行うことができます。

エラーが発生した場合も、即座に修正し再試行できるため、APIのテストと調整が非常に効率的に行えます。

○サンプルコード7：データ分析の初期探索

データ分析プロジェクトを開始する際、対話モードは初期のデータ探索に最適です。

pandas ライブラリを使用して、CSVファイルからデータを読み込み、基本的な統計情報を確認してみましょう。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv("sales_data.csv")
>>> print(df.head())
   Date       Product  Sales
0  2023-01-01  A       100
1  2023-01-02  B       150
2  2023-01-03  A       120
3  2023-01-04  C       200
4  2023-01-05  B       180
>>> print(df.describe())
             Sales
count  1000.000000
mean    145.678000
std      50.123456
min      50.000000
25%     110.000000
50%     140.000000
75%     180.000000
max     300.000000
>>> print(df["Product"].value_counts())
B    340
A    330
C    330
Name: Product, dtype: int64

この例では、売上データを含むCSVファイルを読み込み、最初の数行を表示し、基本的な統計情報を確認し、製品ごとの売上回数を集計しています。

対話モードを使用することで、データの構造や特徴を素早く把握し、より詳細な分析の方向性を決定するのに役立ちます。

○サンプルコード8：スクリプトのデバッグ

対話モードは、スクリプトの特定の部分をデバッグする際にも非常に便利です。

例えば、ファイルから数値を読み込み、平均を計算する関数にバグがある場合を考えてみましょう。

def calculate_average(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        numbers = [int(line.strip()) for line in f]
    return sum(numbers) / len(numbers)

# テスト用のファイルを作成
>>> with open('numbers.txt', 'w') as f:
...     f.write('10\n20\n30\n40\n50\n')

# 関数をテスト
>>> result = calculate_average('numbers.txt')
>>> print(result)
30.0

# 値を確認
>>> with open('numbers.txt', 'r') as f:
...     print(f.read())
10
20
30
40
50

# 関数の動作を詳細に確認
>>> filename = 'numbers.txt'
>>> with open(filename, 'r') as f:
...     numbers = [int(line.strip()) for line in f]
...     print(numbers)
[10, 20, 30, 40, 50]
>>> sum(numbers)
150
>>> len(numbers)
5
>>> sum(numbers) / len(numbers)
30.0

このように、対話モードを使用することで、関数の各ステップを個別に実行し、中間結果を確認することができます。

バグの原因を特定し、修正することが容易になります。

○サンプルコード9：コード断片のパフォーマンス測定

対話モードは、コードのパフォーマンスを素早く測定するのにも適しています。

Pythonの timeit モジュールを使用して、異なるアプローチの実行時間を比較してみましょう。

>>> import timeit

# リスト内包表記を使用した場合
>>> list_comp_time = timeit.timeit('[i**2 for i in range(1000)]', number=10000)
>>> print(f"リスト内包表記の実行時間: {list_comp_time:.6f} 秒")
リスト内包表記の実行時間: 1.234567 秒

# for ループを使用した場合
>>> for_loop_time = timeit.timeit('''
... result = []
... for i in range(1000):
...     result.append(i**2)
... ''', number=10000)
>>> print(f"for ループの実行時間: {for_loop_time:.6f} 秒")
for ループの実行時間: 2.345678 秒

# 結果の比較
>>> print(f"リスト内包表記は for ループより {for_loop_time/list_comp_time:.2f} 倍高速です")
リスト内包表記は for ループより 1.90 倍高速です

この例では、1から999までの数の二乗のリストを作成する2つの方法のパフォーマンスを比較しています。

対話モードを使用することで、異なるコード断片のパフォーマンスを迅速に測定し、最適な実装を選択することができます。

●対話モードの限界と代替手段

Pythonの対話モードは非常に便利なツールですが、大規模な開発プロジェクトや複雑なデータ分析タスクにおいては、いくつかの限界があります。

ここでは、対話モードの限界と、それを補完する代替手段について詳しく解説します。また、より高度な対話的開発環境の活用方法も紹介します。

○長期的な開発における注意点

対話モードは即座にコードを実行し結果を確認できる点で優れていますが、長期的な開発プロジェクトでは注意が必要です。

対話モードでは、入力したコードがセッション終了時に失われてしまうため、重要なコードは必ずファイルに保存する習慣をつけましょう。

例えば、複雑な関数を対話モードで開発した場合、次のようにファイルに保存することをお勧めします。

>>> def complex_function(x, y):
...     result = x**2 + y**2
...     return result ** 0.5
... 
>>> # 関数をファイルに保存
>>> with open('my_functions.py', 'w') as f:
...     f.write('def complex_function(x, y):\n')
...     f.write('    result = x**2 + y**2\n')
...     f.write('    return result ** 0.5\n')
... 
>>> # 保存したファイルの内容を確認
>>> with open('my_functions.py', 'r') as f:
...     print(f.read())
... 
def complex_function(x, y):
    result = x**2 + y**2
    return result ** 0.5

このように、重要なコードは必ずファイルに保存することで、長期的な開発においても対話モードの利点を活かしつつ、コードの永続性を確保できます。

○IPythonを使った拡張機能の活用

標準のPython対話モードよりも高機能な対話環境として、IPythonがあります。

IPythonは、コード補完、履歴管理、マジックコマンドなど、多くの便利な機能を提供します。

IPythonをインストールするには、次のコマンドを使用します。

pip install ipython

IPythonを起動すると、次のような拡張された対話環境が利用できます。

In [1]: def greet(name):
   ...:     return f"こんにちは、{name}さん！"
   ...: 

In [2]: greet("太郎")
Out[2]: 'こんにちは、太郎さん！'

In [3]: %timeit greet("花子")
1.17 µs ± 10.6 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

IPythonでは、%timeitのようなマジックコマンドを使用して、コードの実行時間を簡単に測定できます。

また、タブ補完機能も強化されており、開発効率が大幅に向上します。

○Jupyter Labによるインタラクティブな開発環境

より高度なインタラクティブ開発環境として、Jupyter Labがあります。

Jupyter Labは、ノートブック形式でコードと結果、そして説明文を一つのドキュメントにまとめることができる強力なツールです。

Jupyter Labをインストールするには、次のコマンドを使用します。

pip install jupyterlab

インストール後、次のコマンドでJupyter Labを起動できます。

jupyter lab

Jupyter Labでは、次のようなノートブック形式でコードを記述し、実行結果を確認できます。

# セルに以下のコードを入力して実行
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('Sin Wave')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

このコードを実行すると、同じノートブック内にグラフが表示されます。

Jupyter Labは、データ分析やビジュアライゼーション、機械学習のプロトタイピングなど、幅広い用途に適しています。