書籍概要

これからはじめる Python入門講座
——文法から機械学習までの基本を理解

著者: 鶴長鎮一　著
発売日: 2022年12月21日
更新日: 2022年12月21日

概要

本書は，筆者がオンライン大学で担当している「Python プログラミング演習」のカリキュラムを元にPythonを習得するうえで必須のポイントをまとめた1冊です。基本編では，学習環境の構築，Pythonの文法，実践編ではWebアプリケーションの開発，データサイエンス，機械学習の基礎などを流れに沿ってスムーズに学ぶことができます。

こんな方におすすめ

Pythonの文法からデータサイエンスや機械学習などの基礎までを習得したい人

サンプル

サンプルPDFファイル1（1,430KB）

1-3-1　Anacondaとは
- Anaconda Navigator
- Jupyter Notebook
- JupyterLab
- QtConsole
- Spyder
- Orange
- RStudio（要追加インストール）
1-3-2　Anacondaのインストール（Windows）
- インストール手順
1-3-3　Anacondaのインストール（macOS）
- インストール手順
- ターミナルの起動
1-3-4　Anaconda Navigatorの起動
1-3-5　QtConsoleの利用
1-3-6　Jupyter Notebookの利用
1-3-7　Anacondaのアップデート

Chpater 2　Pythonプログラミングの基礎

2-1　基本変数（数値／四則演算）

2-1-1　学習の前に
2-1-2　基本的なデータ型
- 数値型
- 文字列型
2-1-3　変数の定義
2-1-4　数値型
2-1-5　文字列型
2-1-6　文字列の基本操作
- 文字列の代入
- 文字列の連結
- 文字列の繰り返し
- 文字列の抽出

2-2　コレクション（リスト／タプル／セット／ディクショナリ）

2-2-1　コレクションの種類
2-2-2　リスト型
- リスト型の定義
- リスト型の操作（要素の取り出し）
- リスト型の操作（要素の追加／取り替え，検索）
- リスト型の操作（要素数を調べる）
2-2-3　タプル型
2-2-4　セット型
2-2-5　ディクショナリ型

2-3　条件判断処理（if文）

2-3-1　if／elif／else
2-3-2　条件式
2-3-3　比較演算子と論理演算子
- 比較演算子
- 論理演算子

2-4　繰り返し処理（for文／while文）

2-4-1　for文
- for文の使用
- break（for文）
- continue（for文）
- for～else
2-4-2　while文
- while文の使用
- break（while文）
- continue（while文）
- while～else
- 無限ループ

Chapter 3　オブジェクトとクラス／文字列操作

3-1　Pythonスクリプトの実行方法

3-2　オブジェクトとクラス（マルチバイト文字列，ファイル入出力）

3-2-1　クラス
3-2-2　コンストラクター
3-2-3　デストラクター
3-2-4　継承
3-2-5　多重継承
3-2-6　カプセル化

3-3　文字列操作（オブジェクト，イテレータ／ジェネレーター）

3-3-1　文字列の分割
3-3-2　リストを結合して文字列を生成
3-3-3　先頭／末尾の文字列を削除
3-3-4　文字列の置換
3-3-5　アルファベットの大文字／小文字を変換する

3-4　正規表現

3-4-1　Pythonでの正規表現の利用
3-4-2　正規表現を使ったPythonスクリプトの例
3-4-3　正規表現を使った文字列の置き換え
3-4-4　正規表現を使った文字列の分割
3-4-5　正規表現を使った文字列の検索
3-4-6　事前コンパイル
- 事前コンパイルの有効性
- 検索フラグ
3-4-7　raw文字列
3-4-8　正規表現で使用するメタ文字
3-4-9　正規表現で使用する文字クラス
3-4-10　正規表現で使用する特殊シーケンス
3-4-11　フラグ
3-4-12　日本語の扱い方

Chpater 4　関数とモジュール

4-1　関数の基本

4-1-1　関数の基本
4-1-2　組み込み関数
4-1-3　関数の呼び出し方
4-1-4　関数の引数
4-1-5　関数の戻り値

4-2　関数の定義

4-2-1　関数の定義
4-2-2　引数と戻り値の定義
4-2-3　さまざまな引数の定義
- 関数の引数にデフォルト値を設定する
- 引数の個数を可変長にする
4-2-4　ローカル変数

4-3　モジュールの基本

4-3-1　モジュールとは
4-3-2　import文
4-3-3　import～as～文
4-3-4　from～import～文
4-3-5　モジュールを作って読み込む
4-3-6　モジュールをスクリプトとして実行する

4-4　モジュールの探し方／インストール方法

4-4-1　モジュール検索パス
4-4-2　標準モジュール
4-4-3　サードパーティモジュール
4-4-4　モジュールのインストール
- pip
- conda
4-4-5　パッケージ

Chpater 5　DjangoによるWebアプリケーション開発

5-1　Webアプリケーションの仕組み

5-1-1　静的／動的コンテンツとは
- 静的コンテンツ
- 動的コンテンツ
5-1-2　動的コンテンツが作成される仕組み
- データを保存する仕組み
- サービスを実現するためのロジック
5-1-3　データベースシステム
- データベースシステムの種類
5-1-4　Webアプリケーションに必要な要素
- ロジックを実現するサーバーサイドアプリケーション
- データベースとの連携
- Webアプリケーションの開発環境
5-1-5　サーバーサイドアプリケーションのデザインパターン
5-1-6　Webアプリケーションフレームワークの利用
- 開発効率や品質に大きな影響を与えるWebアプリケーションフレームワーク選び
5-1-7　WebアプリケーションフレームワークDjango
- Djangoが提供する機能
- Djangoが対応しているデータベースシステム
- Djangoの開発思想
- DjangoのMTVアーキテクチャー

5-2　Djangoのインストール

5-2-1　Djangoのインストール方法
- 公式リリース版をインストールする（推奨）
- OS（ディストリビューション）で提供されるものをインストールする
5-2-2　Djangoのインストール
- 公式リリース版Djangoのインストール
- Anacondaパッケージ管理コマンドによるDjangoのインストール
5-2-3　Djangoのバージョン確認

5-3　DjangoによるWebアプリケーションの作成

5-3-1　作成手順
5-3-2　作業上の注意
5-3-3　①Djangoプロジェクトの作成
5-3-4　②設定ファイルの修正
- 言語コードの変更
- タイムゾーンの変更
5-3-5　③Webアプリケーションの作成とDjangoプロジェクトへの登録
5-3-6　④Viewの定義
5-3-7　⑤URLディスパッチャーの作成
- urls.pyファイルの新規作成
- urls.pyファイルの修正
5-3-8　⑥開発サーバーの起動
- サービスポート番号の変更
5-3-9　⑦動作確認

5-4　データベースの操作

5-4-1　SQLite
5-4-2　sqlite3コマンドの実行
5-4-3　データベースファイルを開く
5-4-4　テーブルの作成（CREATE文）
5-4-5　データの挿入（INSERT文）
5-4-6　データの抽出（SELECT文）
5-4-7　データの更新（UPDATE）
5-4-8　データの削除（DELETE文）

5-5　Templateの利用

5-5-1　Templateの役割
5-5-2　Templateフォルダの作成と設定ファイルの修正
5-5-3　Templateファイルの作成
5-5-4　Viewの修正
5-5-5　URLディスパッチャーの追加
5-5-6　動作確認
5-5-7　Templateに変数やデータを差し込む

5-6　Modelの利用

5-6-1　データベースとModelクラス
5-6-2　Modelの作成
5-6-3　設定ファイルの修正
5-6-4　Modelとデータベースの同期
5-6-5　Modelを使って表示する
- テンプレートファイルの作成
- Viewの設定
- URLディスパッチャーの追加
5-6-6　動作確認

Chpater 6　データサイエンス(解析／分析)の基礎

6-1　データサイエンスとは

6-1-1　非構造化データであるビックデータ
6-1-2　データサイエンティストの業務

6-2　データサイエンスとPython

6-2-1　NumPyとは
6-2-2　Pandasとは
6-2-3　NumPyやPandasの導入

6-3　NumPyの利用

6-3-1　本節で学習すること
6-3-2　NumPyの基本操作
6-3-3　配列の生成
- array( )関数を使った配列の作成
- 2次元配列の作成
- 0や1で埋まった配列の作成
- 未初期化の配列の作成
- arange( )関数を使った配列の作成
6-3-4　配列の形状の変換
6-3-5　配列のprint
6-3-6　行列の演算
- 算術演算
- 行列積
- 算術結果でもとの配列を置き換える
- 型が異なる配列同士の演算結果
- 基本的統計関数
- ユニバーサル関数
6-3-7　行列のインデックス参照，スライス
6-3-8　ファイルの入出力
- ファイルへの書き出し
- ファイルからの読み込み

6-4　Pandasの利用

6-4-1　Pandasの基礎
6-4-2　SeriesとDataFrame
- Series（シリーズ）
- DataFrame（データフレーム）
6-4-3　Seriesの作成
- リストをもとにしたSeriesの作成
- NumPyの1次元配列をもとにしたSeriesの作成
- ラベルの付与
6-4-4　Seriesの参照
- インデックスやスライスを用いてアクセス
- ラベル名でアクセス
6-4-5　DataFrameの作成
- 行単位での作成
- 列単位での作成
6-4-6　DataFrameの参照
- インデックスやスライスによる行データへのアクセス
- ラベル名による行データや列データへのアクセス
6-4-7　ファイルの入出力
- ファイルへの書き出し
- ファイルからの読み込み
6-4-8　各行の統計情報を表示
6-4-9　グラフの描画
- グラフのインライン表示
- サンプルデータの読み込み
- 折れ線グラフ
- ヒストグラム（散布図）
- その他のグラフ

Chpater 7　機械学習／ディープラーニングの基礎

7-1　AI／機械学習／ディープラーニングとは

7-1-1　AI／機械学習／ディープラーニングの関係
7-1-2　機械学習の手法
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
7-1-3　教師あり機械学習の回帰と分類
- 回帰
- 分類

7-2　scikit-learnとTensorFlow

7-2-1　scikit-learnの特徴と利用方法
7-2-2　TensorFlowの特徴と利用方法

7-3　scikit-learnの利用

7-3-1　scikit-learnの基礎
- ①データセットの用意
- ②アルゴリズムの選択
- ③学習
- ④予測・評価
7-3-2　ランダム値を使った線形回帰
- ①マジックコマンドの入力，ライブラリーのインポート
- ②データセットの用意
- ③アルゴリズムの選択と学習
- ④学習結果の表示
7-3-3　アヤメの計測データを使った分類／分析（SVM）
- ①マジックコマンドの入力，ライブラリーのインポート
- ②データの用意と確認
- ③トレーニングデータとテストデータに分割
- ④アルゴリズムの選択と学習
- ⑤学習結果の確認

7-4　TensorFlowの利用

7-4-1　MNISTとは
7-4-2　TensorFlowの基礎
7-4-3　TensorFlowのインストール
- Anacondaパッケージ管理コマンドによるインストール
- Pythonパッケージ管理コマンドによるインストール
7-4-4　TensorFlowの動作確認
7-4-5　TensorFlowでMNISTを解く
7-4-6　チュートリアルスクリプトの実行
- ①TensorFlowライブラリーのインポート
- ②データセットの読み込み
- ③モデルの構築
- ④モデルの設定
- ⑤モデルの学習
- ⑥モデルの評価
7-4-7　学習過程やデータフローを見る

サポート

ダウンロード

サンプルファイルについて

（2023年11月15日更新）

本書内で使用するサンプルファイルは以下の通りです。

ダウンロード: sample_code.zip

正誤表

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

（2022年12月20日最終更新）

: ※以下の4ヵ所について「;」を付けて実行してもエラーにはなりませんが，「;」を付けないのが正しい書き方となります。

P.104 sample3-4-1.py 6行目

誤	print(dst_str);
正	print(dst_str)

「;」は不要です。

P.105 sample3-4-2.py 6行目

誤	print(dst_str);
正	print(dst_str)

「;」は不要です。

P.105 sample3-4-3.py 7行目

誤	print(dst_str);
正	print(dst_str)

「;」は不要です。

P.115 sample3-4-9.py 6行目

誤	print(dst_str);
正	print(dst_str)

「;」は不要です。

これからはじめる Python入門講座——文法から機械学習までの基本を理解

概要

こんな方におすすめ

サンプル

目次

Chapter 1 Pythonの概要と開発環境の導入

1-1 Pythonの基本

1-2 主なPython実行環境／IDE

1-3 Anacondaの導入と利用方法

Chpater 2 Pythonプログラミングの基礎

2-1 基本変数（数値／四則演算）

2-2 コレクション（リスト／タプル／セット／ディクショナリ）

2-3 条件判断処理（if文）

2-4 繰り返し処理（for文／while文）

Chapter 3 オブジェクトとクラス／文字列操作

3-1 Pythonスクリプトの実行方法

3-2 オブジェクトとクラス（マルチバイト文字列，ファイル入出力）

3-3 文字列操作（オブジェクト，イテレータ／ジェネレーター）

3-4 正規表現

Chpater 4 関数とモジュール

4-1 関数の基本

4-2 関数の定義

4-3 モジュールの基本

4-4 モジュールの探し方／インストール方法

Chpater 5 DjangoによるWebアプリケーション開発

5-1 Webアプリケーションの仕組み

5-2 Djangoのインストール

5-3 DjangoによるWebアプリケーションの作成

5-4 データベースの操作

5-5 Templateの利用

5-6 Modelの利用

Chpater 6 データサイエンス(解析／分析)の基礎

6-1 データサイエンスとは

6-2 データサイエンスとPython

6-3 NumPyの利用

6-4 Pandasの利用

Chpater 7 機械学習／ディープラーニングの基礎

7-1 AI／機械学習／ディープラーニングとは

7-2 scikit-learnとTensorFlow

7-3 scikit-learnの利用

7-4 TensorFlowの利用

サポート

ダウンロード

サンプルファイルについて

正誤表

P.104 sample3-4-1.py 6行目

P.105 sample3-4-2.py 6行目

P.105 sample3-4-3.py 7行目

P.115 sample3-4-9.py 6行目

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これからはじめる Python入門講座
——文法から機械学習までの基本を理解

Chapter 1　Pythonの概要と開発環境の導入

1-1　Pythonの基本

1-2　主なPython実行環境／IDE

1-3　Anacondaの導入と利用方法

Chpater 2　Pythonプログラミングの基礎

2-1　基本変数（数値／四則演算）

2-2　コレクション（リスト／タプル／セット／ディクショナリ）

2-3　条件判断処理（if文）

2-4　繰り返し処理（for文／while文）

Chapter 3　オブジェクトとクラス／文字列操作

3-1　Pythonスクリプトの実行方法

3-2　オブジェクトとクラス（マルチバイト文字列，ファイル入出力）

3-3　文字列操作（オブジェクト，イテレータ／ジェネレーター）

3-4　正規表現

Chpater 4　関数とモジュール

4-1　関数の基本

4-2　関数の定義

4-3　モジュールの基本

4-4　モジュールの探し方／インストール方法

Chpater 5　DjangoによるWebアプリケーション開発

5-1　Webアプリケーションの仕組み

5-2　Djangoのインストール

5-3　DjangoによるWebアプリケーションの作成

5-4　データベースの操作

5-5　Templateの利用

5-6　Modelの利用

Chpater 6　データサイエンス(解析／分析)の基礎

6-1　データサイエンスとは

6-2　データサイエンスとPython

6-3　NumPyの利用

6-4　Pandasの利用

Chpater 7　機械学習／ディープラーニングの基礎

7-1　AI／機械学習／ディープラーニングとは

7-2　scikit-learnとTensorFlow

7-3　scikit-learnの利用

7-4　TensorFlowの利用