このリポジトリには JupyterLite で配信するインタラクティブな Notebook チュートリアルがまとまっています。pandas/matplotlib などの基礎から、Folium や Statsmodels を使った可視化・分析手法を、ブラウザだけで再現できる構成です。仕組みやコントリビュートの詳細は AGENTS.md も参照してください。
jupyterlite-tutorials/
├── jupyterlite/ # JupyterLite入門
├── numpy/ # NumPy
├── pandas/ # pandas
├── matplotlib/ # matplotlib
├── seaborn/ # seaborn
├── scipy/ # SciPy統計
├── sklearn/ # scikit-learn
├── statsmodels/ # statsmodels
├── folium/ # Folium/Leaflet地図
├── ipywidgets/ # ipywidgets
└── python/ # Python練習問題
jupyterlite_beginner_tutorial_with_exercises_v2.ipynb— JupyterLite の基本操作と演習問題。jupyterlite_xeus_r_stats_practice.ipynb— R 統計演習用 Notebook。
numpy_beginner_tutorial.ipynb— NumPy 初級：配列の作成、インデックス、演算、統計関数。numpy_intermediate_tutorial.ipynb— NumPy 中級：線形代数、ブロードキャスト、構造化配列、パフォーマンス最適化。
pandas_beginner_tutorial.ipynb— pandas 初級：Series/DataFrame の基本、選択、フィルタリング、統計量。pandas_intermediate_tutorial.ipynb— pandas 中級：groupby、欠損値処理、結合、時系列、文字列操作。pandas_jupyterlite_tutorial.ipynb— DataFrame の整形と集約テクニック。
matplotlib_beginner_tutorial.ipynb— matplotlib 初級：折れ線、散布図、棒グラフ、ヒストグラム、円グラフ。matplotlib_intermediate_tutorial.ipynb— matplotlib 中級：サブプロット、軸設定、注釈、seaborn連携。matplotlib_jupyterlite_tutorial.ipynb— グラフ描画の基本とカスタマイズ。
seaborn_beginner_tutorial.ipynb— seaborn 初級：分布の可視化、カテゴリカルプロット、回帰プロット。seaborn_intermediate_tutorial.ipynb— seaborn 中級：FacetGrid、PairGrid、クラスターマップ、高度なカスタマイズ。
scipy_stats_beginner_tutorial.ipynb— scipy.stats 初級：記述統計、確率分布、正規分布、乱数生成。scipy_stats_intermediate_tutorial.ipynb— scipy.stats 中級：仮説検定、相関分析、ノンパラメトリック検定、分散分析。
sklearn_beginner_tutorial.ipynb— scikit-learn 初級：前処理、線形回帰、分類、モデル評価、交差検証。sklearn_intermediate_tutorial.ipynb— scikit-learn 中級：アンサンブル学習、ハイパーパラメータチューニング、パイプライン、クラスタリング、次元削減。
statsmodels_jupyterlite_tutorial_v2.ipynb— 回帰分析と統計モデリングの実践。
leaflet_folium_jupyterlite_tutorial.ipynb— Folium/Leaflet による地図表示（名古屋市立大学経済学部を中心としたサンプル）。leaflet_folium_jupyterlite_tutorial_tokai.ipynb— Folium/Leaflet の発展編（東海4県の GeoJSON 表示）。
ipywidgets_beginner_tutorial.ipynb— ipywidgets 初級：スライダー、ボタン、ドロップダウン等のUI部品、イベント処理、interact、レイアウト。
python_beginner_exercises_30.ipynb— 初級練習問題30題：Python基礎、NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、SciPy、Scikit-learn。python_intermediate_exercises_30.ipynb— 中級練習問題30題：線形代数、groupby、サブプロット、仮説検定、アンサンブル学習など。
Notebook 以外のデータや画像を追加する場合は各トピックフォルダ内に配置します。
JupyterLite は、ブラウザだけで動く Jupyter 環境です。通常の Jupyter Notebook は Python のインストールやサーバーの起動が必要ですが、JupyterLite ではそれらが一切不要です。
JupyterLite のメリット：
- インストール不要：ブラウザで URL を開くだけで使える
- どこでも同じ環境：PC、タブレット、スマートフォンから利用可能
- 安全：コードはすべてブラウザ内で実行され、サーバーにデータが送られない
- 初心者に優しい：環境構築でつまずくことがない
Jupyter Notebook は「セル」と呼ばれる単位でコードや説明文を管理します。
| セルの種類 | 用途 | 見分け方 |
|---|---|---|
| コードセル | Python コードを書いて実行する | 左側に [ ]: または [1]: のような番号がある |
| マークダウンセル | 説明文や見出しを書く | 実行すると整形されたテキストになる |
| 操作 | ショートカット | 説明 |
|---|---|---|
| セルを実行 | Shift + Enter |
現在のセルを実行し、次のセルに移動 |
| セルを実行（移動なし） | Ctrl + Enter |
現在のセルを実行し、そのセルにとどまる |
| 上にセルを追加 | A |
コマンドモードで押すと、上に新しいセルを追加 |
| 下にセルを追加 | B |
コマンドモードで押すと、下に新しいセルを追加 |
| セルを削除 | D を2回 |
コマンドモードで D を2回押すとセルを削除 |
| コードセルに変更 | Y |
コマンドモードで押すとコードセルに変更 |
| マークダウンセルに変更 | M |
コマンドモードで押すとマークダウンセルに変更 |
| 編集モード → コマンドモード | Esc |
セルの編集を終了 |
| コマンドモード → 編集モード | Enter |
セルの編集を開始 |
💡 ヒント：セルの左側をクリックすると青色（コマンドモード）、セル内をクリックすると緑色（編集モード）になります。
- セルは上から順番に実行するのが基本です
- 途中のセルをスキップすると、変数が定義されずエラーになることがあります
- エラーが出たら、まず上のセルから順番に実行し直してみてください
プログラミング経験に応じて、以下の順序で学習することをお勧めします。
1. jupyterlite_beginner_tutorial_with_exercises_v2.ipynb（JupyterLite の操作に慣れる）
↓
2. numpy_beginner_tutorial.ipynb（配列計算の基礎）
↓
3. pandas_beginner_tutorial.ipynb（データ操作の基礎）
↓
4. matplotlib_beginner_tutorial.ipynb（グラフ作成の基礎）
↓
5. python_beginner_exercises_30.ipynb（練習問題で復習）
1. pandas_beginner_tutorial.ipynb → pandas_intermediate_tutorial.ipynb
↓
2. scipy_stats_beginner_tutorial.ipynb（統計の基礎）
↓
3. seaborn_beginner_tutorial.ipynb（統計的可視化）
↓
4. statsmodels_jupyterlite_tutorial_v2.ipynb（回帰分析）
1. numpy_beginner_tutorial.ipynb → numpy_intermediate_tutorial.ipynb
↓
2. pandas_beginner_tutorial.ipynb → pandas_intermediate_tutorial.ipynb
↓
3. sklearn_beginner_tutorial.ipynb → sklearn_intermediate_tutorial.ipynb
↓
4. python_intermediate_exercises_30.ipynb（応用問題で力試し）
1. matplotlib_beginner_tutorial.ipynb（グラフの基礎）
↓
2. leaflet_folium_jupyterlite_tutorial.ipynb（地図表示の基礎）
↓
3. leaflet_folium_jupyterlite_tutorial_tokai.ipynb（GeoJSON の活用）
| ファイル | 内容 |
|---|---|
python_beginner_exercises_30.ipynb |
初級練習問題30題（Python基礎〜Scikit-learn） |
python_intermediate_exercises_30.ipynb |
中級練習問題30題（線形代数、仮説検定、機械学習など） |
-
ブラウザから直接利用：JupyterLite でホストされている場合、ブラウザで URL にアクセスするだけで、インストール不要で Notebook を実行できます
-
ローカルで利用する場合：
# 仮想環境を作成 python -m venv .venv && source .venv/bin/activate # JupyterLab をインストール pip install -U jupyterlab # Notebook を開く jupyter lab <ファイル名>.ipynb
-
学習の進め方：
- 初心者は
jupyterlite_beginner_tutorial_with_exercises_v2.ipynbから始めることをお勧めします - 各 Notebook にはセルごとに実行できるコード例と演習問題が含まれています
- Shift + Enter でセルを実行しながら進めてください
- 初心者は
Q: セルを実行したのに何も表示されません
A: 以下を確認してください：
- セルの左側に
[*]:と表示されている場合は、まだ実行中です。少し待ってください - 変数への代入だけのセル（例：
x = 10）は、何も出力されないのが正常です - 結果を表示したい場合は
print(x)や、セルの最後に変数名だけを書いてください
Q: 「NameError: name 'xxx' is not defined」というエラーが出ます
A: その変数がまだ定義されていません。考えられる原因：
- 変数を定義しているセルをまだ実行していない → 上のセルから順番に実行してください
- ページをリロードした → すべてのセルを最初から実行し直してください
- カーネルを再起動した → メニューから「Run All」を選んでください
Q: グラフが表示されません
A: JupyterLite では、グラフを表示するために以下が必要です：
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # この行が必要な場合があります
# グラフを描画
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.show() # 明示的に表示Q: 作業内容は保存されますか？
A: JupyterLite の保存動作はブラウザのローカルストレージに依存します：
Ctrl + S（Mac:Cmd + S）で手動保存できます- ブラウザのキャッシュをクリアすると、保存内容が消える可能性があります
- 大切な作業は、メニューから「Download」を選んで
.ipynbファイルとしてダウンロードしておくことをお勧めします
Q: 日本語が文字化けします
A: matplotlib で日本語を表示する場合、フォント設定が必要です：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'DejaVu Sans' # または利用可能なフォントJupyterLite 環境では日本語フォントが限られるため、チュートリアル内の指示に従ってください。
Q: ライブラリをインストールできますか？
A: JupyterLite で追加ライブラリをインストールするには：
import micropip
await micropip.install('パッケージ名')ただし、すべてのライブラリが JupyterLite に対応しているわけではありません。対応していないライブラリを使いたい場合は、ローカル環境での実行をお勧めします。
問題が解決しない場合は、以下の手順を試してください：
- ページをリロード：ブラウザの更新ボタンを押す
- カーネルを再起動：メニューから「Kernel」→「Restart Kernel」を選択
- すべてのセルを実行：メニューから「Run」→「Run All Cells」を選択
- ブラウザを変更：Chrome、Firefox、Edge など別のブラウザで試す
- シークレットモード：ブラウザ拡張機能が干渉している可能性がある場合に有効
- Python 3.10 以上を用意し、仮想環境を作成:
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
- 執筆やローカル検証に必要なツールを導入:
pip install -U jupyterlab jupyterlite nbconvert
- Notebook を編集する場合は
jupyter lab pandas_jupyterlite_tutorial.ipynbのように開いて作業します。 - 変更内容をブラウザ配信向けにまとめるには
jupyter lite buildを実行し、生成物 (_output/配下) をホストへ配置します。 - すべての Notebook が問題なく動くか確認するには
jupyter nbconvert --execute --inplace <notebook>.ipynbを利用してください。ランダム性のあるセルではシードを固定します。
- 2026-01-09: フォルダ構造を整理。トピック別フォルダ（numpy/, pandas/, matplotlib/など）を作成し、ノートブックとアセットを分類。
- 2025-12-08: 東海4県GeoJSON（
tokai4_prefs.geojson）を追加し、foliumチュートリアルに実行結果を追加。 - 2025-12-08: サンプルデータ（
data.csv）を追加し、JupyterLite入門チュートリアルに実行結果を追加。 - 2025-12-08: 全ノートブック（19個）に実行結果を追加。foliumチュートリアルのStamenタイルをCartoDB positron/dark_matterに更新。
- 2025-12-03: 全チュートリアルの体裁を統一。タイトル形式、対象者セクション、環境準備、練習問題形式、まとめ・総合演習セクションを標準化。
- 2025-12-02: ipywidgets 初級チュートリアルを追加（
ipywidgets_beginner_tutorial.ipynb）。 - 2025-12-02: 練習問題集を追加（
python_beginner_exercises_30.ipynb,python_intermediate_exercises_30.ipynb）。初級30題・中級30題の計60題。 - 2025-12-02: NumPy、seaborn、scikit-learn の初級・中級チュートリアルを追加。
- 2025-12-02: scipy.stats 初級・中級チュートリアルを追加（
scipy_stats_beginner_tutorial.ipynb,scipy_stats_intermediate_tutorial.ipynb）。 - 2025-12-02: matplotlib 初級・中級チュートリアルを追加（
matplotlib_beginner_tutorial.ipynb,matplotlib_intermediate_tutorial.ipynb）。 - 2025-12-02: pandas 初級・中級チュートリアルを追加（
pandas_beginner_tutorial.ipynb,pandas_intermediate_tutorial.ipynb）。 - 2025-12-02: エンドユーザ向けチュートリアル利用ガイドを追加。収録コンテンツ一覧の表形式化、利用方法・学習の進め方を整備。
- 2025-11-24: R 統計演習用 Notebook (
jupyterlite_xeus_r_stats_practice.ipynb) を追加。 - 2025-11-21: 初版公開。各種 JupyterLite チュートリアルと
AGENTS.mdを追加。- 重複ファイル
leaflet_folium_jupyterlite_tutorial (1).ipynbを削除。 leaflet_folium_jupyterlite_tutorial.ipynbのサンプル座標を浜松市から名古屋市立大学経済学部（滝子キャンパス）に変更。- 各ファイルの緯度経度の記述ミスを修正。
leaflet_folium_jupyterlite_tutorial_tokai.ipynbを追加（東海4県の GeoJSON 表示の発展編）。
- 重複ファイル