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詳細! Python 3 入門ノート
未来へのドアを開けよう!

本書は今もっとも注目されているプログラム言語Python 3.6の入門書です。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。

本書は段階的に3つのパートに分かれています。
Part 1 準備:Python 3をはじめよう
まず最初にPython 3を実行する環境を整えます。NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learnといった科学計算や機械学習に欠かせない外部ライブラリを同時にインストールすることができるAnacondaディストリビューションをインストールします。準備ができたならば、対話型インタプリタを使ってPythonを実行する方法を試し、ファイルに保存したPythonコードを実行します。

Part 2 基礎:基本構文を学ぶ
Pythonプログラミングの基礎となるシンタックスを丁寧に詳細に説明します。コードの書き方、値と変数、演算子、組み込み関数、モジュールの読み込み、メソッドの実行、制御構造、例外処理、リスト、タプル、セット、辞書、ユーザ定義関数、関数オブジェクトとクロージャ、イテレータとジェネレータ、クラス定義・・・と、後半の章では初心者には少し難しい内容まで到達します。わかりにくい概念は図解し、コードにはコメント文だけでなく下線やマーカーで細かく補足説明が書き加えてあります。随所に埋め込まれた関連ページへの参照と充実した索引もしっかりサポートします。

Part 3 応用:科学から機械学習まで
テキストファイルの読み出しと書き出し、Matplotlibを使ってのグラフ描画、NumPyの配列について詳しく解説します。これらはPythonを活用する場面で必ず求められる知識です。最終章では、集大成としていよいよ機械学習に取り組みます。機械学習プログラミングの基礎知識に続いて、代表的な3つの学習データセット(手書き数字、アヤメの計測データ、ボストン住宅価格)を使って、学習器のトレーニングや評価を行います。

Pythonは1991年に誕生し、Apple、マイクロソフト、Googleといった大企業を含めた欧米の企業や研究機関でよく使われているプログラム言語です。Pythonは機械学習プログラミングに使われることが多いことから、人工知能への期待を反映するように学ぼうという人が増えています。もうそれは遠いSFではなく、自分に起きる身近な出来事として胸騒ぎがするからでしょう。できれば、手にとって確かめたい。未来への扉をこじ開けて、未来の自分に会ってみたい。Pythonはそう思わせるプログラム言語です。
カバーイメージ
著者:大重美幸
B5変形・416ページ・2色
本体価格:2,680円+税
ISBN978-4-8007-1167-0
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目次を表示する ≫
Part1 準備:Python 3をはじめよう
Chapter 1 Python 3の準備
1-1 Python 3のインストール
1-2 AnacondaをWindowsにインストールする
1-3 AnacondaをMacにインストールする
Chapter 2 プログラムを試してみよう
2-1 Pythonで計算する
2-2 変数を使った計算
2-3 コードをファイルに書く

Part2 基礎:Pythonの基本構文を学ぶ
Chapter 3 値と変数
3-1 コードの書き方
3-2 値と演算子
3-3 変数
Chapter 4 標準ライブラリ
4-1 組み込み関数
4-2 モジュールを読み込む
4-3 オブジェクトのメソッド
4-4 文字列のメソッド
Chapter 5 条件分岐、繰り返し、例外処理
5-1 if文 / 条件で処理を分岐する
5-2 while文 / 条件が満たされている間繰り返す
5-3 for文 / 処理を繰り返す
5-3 try文 / 例外処理
Chapter 6 リスト
6-1 リストを作る
6-2 リストの連結、スライス、複製、比較
6-3 リストの要素を並び替える
6-4 リストの値を効率的に取り出す、検索する
Chapter 7 タプル
7-1 タプルを作る
7-2 タプルを使う
Chapter 8 セット(集合)
8-1 セットを作る
8-2 セットの集合演算
Chapter 9 辞書
9-1 辞書を作る
9-2 辞書から値を取り出す
Chapter 10 ユーザ定義関数
10-1 関数の定義と実行
10-2 引数のいろいろな受け取り方
10-3 他のPythonファイルの関数を使う
Chapter 11 関数の高度な利用
11-1 関数オブジェクトとクロージャ
11-2 イテレータとジェネレータ
Chapter 12 クラス定義
12-1 クラス定義
12-2 クラスの継承
12-3 プロパティを利用する

Part3 応用:科学から機械学習まで
Chapter 13 テキストファイルの読み込みと書き出し
13-1 テキストファイルを読み込む
13-2 テキストファイルへの書き出し
Chapter 14 グラフを描く
14-1 基本的なグラフの書き方
14-2 よく使うグラフ
14-3 複数のグラフを並べる
Chapter 15 NumPyの配列
15-1 配列を作る
15-2 配列の要素へのアクセス
15-3 配列の演算
15-4 効率よく配列を作る
Chapter 16 機械学習を試そう
16-1 機械学習入門
16-2 手書き数字を分類する
16-3 3種類のアヤメを分類する
16-4 ボストンの住宅価格を分析する
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