VS Code で AI を使用して Jupyter Notebook を編集する
Visual Studio Code は、Jupyter Notebook での作業をネイティブにサポートしており、Python コードファイルを通じた作業も可能です。VS Code の AI 機能は、ノートブックの作成や編集、さらにはデータの分析や可視化を支援します。この記事では、VS Code の AI 機能を使用して Jupyter Notebook を操作する方法を学びます。
新しいノートブックをスケルトン作成する
新しいノートブックの作成を迅速に進めるために、VS Code の AI 機能を使用してノートブックのスケルトンを生成できます。自然言語を使用して、追加したい機能や使用したいライブラリの詳細を指定してください。
AI で新しいノートブックを作成するには、以下のいずれかのオプションを選択します。
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チャット入力ボックスに
/newNotebookスラッシュコマンドを入力し、続けて作成したいノートブックの詳細を入力します。 -
エージェント (Agent) を選択し、新しいノートブックを作成するように求める自然言語のプロンプトを入力します。
効果的なノートブックのプロンプトについては、プロンプトの例の記事を参照してください。
以下のスクリーンショットは、「#housing.csv からデータを読み込む Jupyter Notebook を作成して」というプロンプトに対するエージェントの出力を示しています（このデータセットは Kaggle から入手できます）。
新しい .ipynb ファイルが作成され、CSV ファイルを読み込んでデータの最初の数行を表示するための Markdown およびコードセルが含まれていることに注目してください。
あとは手動でノートブックをさらに編集したり、AI を使用してインライン編集を行ったり、チャットでフォローアップのリクエストを送ってノートブックを修正したりできます。
ノートブックセル内でインライン編集を行う
すでにノートブックがあり、セル内でインラインの変更を行いたい場合は、コードファイルの場合と同様にインラインチャットを使用できます。
セル内でインライン編集を行うには、⌘I (Windows, Linux Ctrl+I) を押します。これによりインラインチャットビューが開き、プロンプトを入力できます。
チャットプロンプト内でカーネル変数を参照できます。変数名の前に # を付けて参照してください。たとえば、df という名前の変数がある場合、チャットプロンプトで #df と入力して参照できます。
応答が生成されると、ノートブックのセル内のコードが更新されます。変更を Accept (承諾) し、セルの変更を Accept and Run (承諾して実行) するかを選択できます。
AI で新しいセルを生成するには、ノートブックビューで Generate (生成) ボタンを選択するか、セルにフォーカスしていない状態で ⌘I (Windows, Linux Ctrl+I) を押して新しいセルのためのインラインチャットビューを開きます。
複数のセルにまたがって編集を行う
複数のセルにまたがるような大きな編集を行う場合は、チャットビューで エージェント に切り替えて使用できます。ノートブックへの変更をリクエストするプロンプトを入力すると、エージェントがタスクを反復処理して変更を実装します。
オーバーレイコントロールを使用して、さまざまな編集案の間を移動したり、変更を保持または取り消したりできることに注目してください。
ノートブックの内容について質問する
チャットインターフェイスを使用して、ノートブックの内容について質問できます。これは、コードやデータ、視覚化についての説明を得るのに便利です。チャットリクエストに、セルの出力、グラフ、エラーなどの追加のコンテキストを含めることも可能です。
以下の例は、ノートブック内の視覚化（グラフ）について質問する方法を示しています。
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グラフの横にある
...を選択し、Add Cell Output to Chat (セル出力をチャットに追加) を選択して、チャートをチャットリクエストのコンテキストとして追加します。
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チャット入力フィールドに 「このチャートを説明して」 というプロンプトを入力します。
チャートに関する詳細な説明が得られることに注目してください。
データ分析と可視化を実行する
チャットでエージェントを使用することで、データセットの完全なデータ分析および視覚化ノートブックを作成できます。エージェントはデータセットを分析し、新しいノートブックをスケルトン作成し、データ分析を実行するためのコードを実装し、データを処理・視覚化するためにセルを実行します。必要に応じて、エージェントはタスクを完了するために適切なツールやターミナルコマンドを呼び出します。
例えば、住宅データセット（housing dataset）のデータ分析を実行するには：
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チャットビューのエージェントピッカーから エージェント を選択します。
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チャット入力フィールドに 「#housing.csv のデータを分析して」 というプロンプトを入力します。
エージェントがさまざまなタスクを反復処理することに注目してください。必要な場合は、ツールやコマンドの実行を承認してください。
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その結果、データクレンジング、データ可視化、統計分析を含む、データセットの完全な分析結果が記載された新しいノートブックが作成されます。
あとは手動でノートブックをさらに編集したり、AI を使用してインライン編集を行ったり、チャットでフォローアップのリクエストを送ってノートブックを修正したりできます。