Pythonは初学者が学びやすく、データマイニングやディープラーニングなどの分野でも定番の言語です。本書は、Pythonの基本から、ファイル操作、Webスクレイピング、テキストマイニング、データマイニング、GUIアプリの作成、ディープラーニング、データの視覚化など、外部ライブラリを活用するテクニックまで解説します。最新版となる本書では、新たな外部ライブラリに関する章も追加しました。 第1章 Pythonの概要 1-1 Pythonの基本事項 　Pythonとは 　Pythonのダウンロードとインストール 1-2 プログラムの実行と保存 　IDLE (Python GUI)を起動してプログラムを実行する 　ソースファイルにコードを入力して保存する 　保存済みのソースファイルを開いてプログラムを実行する 1-3 Anacondaのインストールと開発環境の用意 　Anacondaとは 　Anacondaをダウンロードしてインストールする 　仮想環境を構築する 1-4 Jupyter Notebookを使う 　Jupyter Notebookを仮想環境にインストールする 　Notebookを作成する 　Notebookのセルにソースコードを入力してプログラムを実行する 　Notebookを保存する／保存したNotebookを開く 　Jupyter Notebookの機能 Column Jupyter Notebookのコマンド 1-5 Spyderを使う 　Spyderを仮想環境にインストールする 　モジュールを作成してソースコードを入力／実行する 　Spyderの機能 第2章 基本プログラミング 2-1 オブジェクトとデータ型 　オブジェクトと変数 　変数への代入 　Pythonが扱うデータの種類 　整数型 　明示的にint型オブジェクトを生成する Column 変数名を付けるときのルール 　バイト列⇔int型オブジェクトの相互変換 　浮動小数点数型 　明示的にfloat型オブジェクトを生成する 　無限大と非数 　文字列型 Column 変数名の命名規則 　論理型 　値が存在しないことを示す 　ソースコードに説明文を書く 2-2 演算 　算術演算子 　代入演算子 　複合代入演算子による式の簡略化 　演算子の優先順位 　論理演算子 　ビット演算子 　2進数の仕組み Column なぜ2進数？ 　小数の誤差を許さない10進浮動小数点数型 2-3 フロー制御 　フロー制御の構成要素 　プログラムの流れを変える 　「もしも」を並べて複数のパターンに対応する 　同じ処理を繰り返す 　条件が成立したらforループを開始する 　状況によって繰り返す処理の内容を変える 　3つの処理をランダムに織り交ぜる 　指定した条件が成立するまで繰り返す Column フロー制御の2つの意味 　無限ループを脱出する 　ループ処理を途中で止めて次の繰り返しに移る 2-4 関数 　処理だけを行う関数 　引数を受け取る関数 　処理結果を返す関数 　パラメーター名を指定して引数を渡す 　パラメーターに初期値を設定する 　プログラム全体で有効な変数と関数内でのみ有効な変数 　ローカル変数はグローバルスコープ／ 　 他のローカルスコープから使えない 　グローバル変数の操作 　例外処理 2-5 リスト 　任意の数のデータを一括管理する 　作成済みのリストに要素を追加する 　リストから要素を取り出す 　リスト要素の先頭から連続してアクセスする 　連続値を持つリストを自動生成する 　リスト要素を切り出す 　リストの更新、要素の追加、削除 　リストの要素数を調べる 　リストに別のリストの要素を追加する 　指定した位置に要素を追加する 　特定の要素を削除する 　リストの要素を調べる 　リストの要素をソートする 　リストのコピー 　リスト要素をリストにする 　リスト内包表記でリストを作る 2-6 タプル 　「変更不可」のデータを一括管理する 2-7 辞書 　キーと値のペアでデータを管理する 　辞書要素の参照／追加／変更／削除 　辞書のキーをまとめて取得する 　辞書の値だけを取得する 　辞書の要素をまるごと取得する 　辞書のキーと値をforでイテレートする 　2要素のシーケンスを辞書に変換する 　辞書に辞書を追加する 　辞書の要素をまるごとコピーする 　辞書の要素を削除する 2-8 複数のシーケンスのイテレート 　3つのリストをまとめてイテレートする 　2つのリストの各要素をタプルにまとめたリストを作る 　2つのリストから辞書を作る 　内包表記で辞書を作成する 2-9 集合 　要素の重複を許さないデータ構造 　集合を使って重複した要素を削除／抽出する 　ユニオン／インターセクション 2-10 特殊な関数 　伸縮自在のパラメーター 　キーと値がセットになったパラメーター 　関数オブジェクトと高階関数 　関数内関数とクロージャー 　小さな関数は処理部だけの「式」にしてしまう 　ジェネレーターから1つずつ取り出す 　ソースコードを書き換えずに関数に機能を追加する 2-11 クラスとオブジェクト 　オブジェクトを定義する 　スーパークラスを継承してサブクラスを作る（継承①） 　インスタンス変数とオブジェクトの初期化メソッドを定義する（継承②） 　3つのサブクラスのメソッドをランダムに呼び分ける（継承③） 　プログラム開始時にインスタンスを生成する（継承④） 第3章 文字列の操作 3-1 文字列操作の基本 　複数行の文字列を扱う 　「\」で文字をエスケープして改行やタブを入れる 　「"こん" + "にちは"」で文字列を連結する 　「ようこそ ＊ 4」で文字列を繰り返す 　文字列の長さを調べる 　文字列の中から必要な文字だけ取り出す 　特定の文字を目印にして文字列を切り分ける 　特定の文字を間に挟んで文字列同士を連結する 　文字列の一部を置き換える 　書式を設定して文字列を自動生成する 　小数点以下の桁数を指定して文字列にする 　数値を3桁で区切る 　先頭／末尾が指定した文字列であるか調べる 　文字列の位置を調べる 　指定した文字列がいくつ含まれているか、その個数を取得する 　英文字、または英文字と数字であるかを調べる 　小文字?大文字／大文字?小文字への変換 　テキストを右揃え／左揃え／中央揃えにする 　クリップボードにコピーした文字列を読み込む 　クリップボードの文字列を分割して行頭にコメント記号「#」を付ける 3-2 正規表現によるパターンマッチング 　正規表現とは 　正規表現オブジェクト 　文字列だけのパターン 　2つ以上のどれかにマッチさせる 　パターンの位置を指定する 　どれか1文字にマッチさせる 　どれでも1文字にマッチさせる 　文字列の繰り返しにマッチさせる 　複数のパターンをまとめる 　グループにマッチした文字をすべて取得する 　特定のグループをスキップしてマッチングさせる 　貪欲マッチと非貪欲マッチ 　マッチング結果をすべて文字列で取得する 　文字の集合を表す短縮形 　独自の文字集合を定義する 　ドットとアスタリスクであらゆる文字列とマッチさせる 　ドット文字「.」を改行とマッチさせる 　アルファベットの大文字／小文字を無視してマッチングさせる 　正規表現で検索した文字列を置き換える 　マッチした文字列の一部を使って置き換える 　複雑な正規表現をわかりやすく表記する 　電話番号用の正規表現を作る 　メールアドレス用の正規表現を作る 　クリップボードのデータから電話番号とメールアドレスを抽出する Column ファイルの関連付け 第4章 ファイルの操作と管理 4-1 ファイル操作 　現在、作業中のディレクトリを取得する 　ディレクトリを移動する 　新規のフォルダーを作成する 　絶対パスを取得／確認する 　任意のフォルダー間の相対パスを取得する 　パスをディレクトリパスとベース名に分けて取得する 　パスのすべての要素を分解して取得する 　ファイルサイズを調べる 　フォルダーの内容を調べる 　パスが正しいかを調べる 　変数専用ファイルにデータを保管する 　shelveファイルにデータを追加してデータの一覧を取得する 　変数を定義コードごと別ファイルに保存する 4-2 ファイルの管理 　ファイルをコピーする 　フォルダーごとコピーする 　ファイルを移動する 　フォルダーを移動する 　特定の拡張子を持つファイルを完全に削除する 　フォルダーの中身ごと完全に削除する 　ファイルやフォルダーを安全に削除する 　ディレクトリツリーを移動する 　ZIPファイルで圧縮する 　ZIPファイルでフォルダーごと圧縮する 　ZIPファイルの情報を取得する 　ZIPファイルを展開する 　ZIPファイルの特定のファイルのみを展開する 　自動バックアッププログラムを作成する 第5章 デバッグ 5-1 例外処理とログの収集 　例外を発生させる 　独自の例外を発生させて例外処理を行う 　エラーの発生位置とそこに至る経緯を確認する 　エラー発生時のトレースバックをファイルに保存する 　ソースコードが正常に使われているかチェックする 　ログを出力する 　ログレベルをいろいろ変えてみる 　ログを無効化する 　ログをファイルに記録する 5-2 IDLEのデバッガーを利用したデバッグ 　IDLEのデバッガーでデバッグする 　ステップオーバーでデバッグする 　指定したコードまで一気に実行して停止させる 第6章 Excelシートの操作 6-1 ワークシートの操作 　Excelシートを操作するためのモジュールをインストールする 　Excelブックを読み込む 　Excelシートのタイトル一覧を取得する 　Excelシートを読み込む 　ワークシートからセルの情報を取得する 　Cellオブジェクトからセル情報を取得する 　セル番地を数値で指定する 　集計表のサイズを取得する 　セル番地の列の文字と番号を変換する 　ワークシートの特定の範囲のCellオブジェクトを取得する 6-2 レコード、カラムの操作 　集計表をデータベースのテーブルとして考える 　1列のデータを取り出す 　すべての列のデータを列単位で取り出す 　1行のレコードを取り出す 　すべてのデータをレコード単位で取り出す 　指定したセル範囲のデータを取得する 6-3 ワークブックの作成と編集 　新規のワークブックを生成する 　ワークブックを保存する 　ワークシートを追加する 　位置と名前を指定して新規ワークシートを追加する 　ワークシートを削除する 　セルに値を書き込む 　データ更新用のアップデータプログラムを作る 　数式を入力する 　セルの幅と高さを設定する 　セルを結合する 　セルの結合を解除する 　ウィンドウを固定する 　レコード単位で書き込む 　グラフを作成する 第7章 Wordドキュメント 7-1 Wordドキュメントの処理 　Wordドキュメントを操作するためのモジュールをインストールする 　Wordドキュメントを読み込む 　段落を構成する要素を取得する 　Wordドキュメントからすべてのテキストを取得する 　テキストのスタイルを設定する 　新規Wordドキュメントを作成してテキストを入力する 　Wordドキュメントにテキストを追加する 　見出しを追加する 　改ページを入れる 第8章 インターネットアクセス 8-1 Webデータの取得 　外部モジュール「Requests」を利用してWebに接続する 　Yahoo! JAPANにアクセスする 　Webデータがやり取りされる仕組みを理解する 　レスポンスメッセージからデータを取り出す 8-2 Web APIの利用 　Web APIで役立つデータを入手する Column Twitterの開発者向けサイト 　気象データのWebサービス「OpenWeatherMap」を利用する 　5日間/3時間ごとの気象データを取得するためのURLを作る Column JSONとXML 　「OpenWeatherMap」から現在の気象データを取得する 　「OpenWeatherMap」から3時間ごとの天気予報を取得する 　向こう5日間の12時間ごとの天気予報を教えるプログラムを作る 　MediaWikiから検索情報を取得する 8-3 Webスクレイピング 　Webスクレイピングとは 　スクレイピング専用のBeautifulSoup4モジュールをインストールする 　「Yahoo!ニュース」のRSSをスクレイピングする Column datetimeモジュール 第9章 テキストマイニング 9-1 テキストの処理 　同じ文字列かどうかを調べる 　文字列が含まれるかどうかを調べる 　指定した文字列で始まっているか、または終わっているかを調べる 　指定した文字列で始まっていないか、または終わっていないかを調べる 　文章の冒頭と末尾が一致するかどうかを調べる 　文章の冒頭、または末尾が指定した文字列と一致するかを調べる 9-2 テキストファイルの処理 　テキストファイルのセンテンスを1つずつ出力する 　ファイルに保存されたすべてのセンテンスを、 　末尾の改行を含まずに出力する 　テキストファイルの空白行をスキップして出力する 　特定の文字列を含むセンテンスだけを出力する 　特定の文字列を含むセンテンスがあるかどうかだけを調べる 　段落ごとに連番をふる 　文章の中から指定した段落まで抽出して表示する 　英文を読み込んで単語リストを作る 　英文を読み込んで重複なしの単語リストを作る 　単語の出現回数をカウントして頻度表を作る 　単語の出現回数順に頻度表を並べ替える 　ファイルのエンコード方式をUTF-8に変換する Column エンコードとデコード 9-3 形態素解析入門 　形態素解析で文章を品詞に分解する 　形態素解析モジュール「Janome」の導入 　「Janome」で形態素解析を実行する 　形態素解析を行うanalyzerモジュールを作る 　テキストファイルから1行ずつデータを読み込む 　OSごとの改行モードの取り扱いを知る 　文章から名詞を取り出してファイルに蓄積する 　多重forループからの脱出コードを関数化する 9-4 マルコフモデルによる文章の創出 　文章のつながり 　マルコフ連鎖、マルコフモデルとは 　マルコフ辞書の実装 Column もとになる文章量が少ないと文章が作れないことがある 9-5 チャットプログラムの作成 　チャットプログラムを作成する 　入力した文字列に反応するようにする 9-6 形態素解析を利用したテキストマイニング 　テキストファイルを読み込んで名詞の頻度表を作る 第10章 GUI 10-1 Tkinterライブラリ 　プログラムの「画面」を作る（Tkinterライブラリ） 　ウィンドウのサイズを指定する 　ボタンを配置する位置を指定する 　ウィンドウにボタンを配置する 　ボタンを作ってgrid()メソッドで配置する 　ボタンを作ってplace()メソッドで好きな位置に配置する 　ボタンがクリックされたときに処理を行う 　チェックボタンで選択できるようにしよう 　ラジオボタンを使って1つだけ選択できるようにしよう 　メニューを配置する 　メッセージボックスの表示 　明日の予定を決めてくれるプログラムを作る 10-2 Qt DesignerでGUIを開発 　PyQt5ライブラリとQt DesignerでGUIアプリを開発！ 　Qt Designerを起動する 　メインウィンドウを作成して保存する 　リストを配置してプロパティを設定する 　ラインエディットを配置してプロパティを設定する 　プログラム実行用のボタンを配置してプロパティを設定する 　ボタンクリックでプログラムを駆動する仕組みを作る 　ラベルを配置してプロパティを設定する 　リソースからイメージを読み込んでウィジェットに表示する 　メニューを設定する 　メニューアイテムの選択でプログラムを駆動する仕組みを作る 　XMLデータをPythonモジュールにコンバートする 　（コマンドラインツール「pyuic5」） 　コンバート専用のプログラムを作る 　リソースファイル（.qrc）をPythonにコンバートする 　GUIプログラムの起点になるモジュールを作成する 　応答フレーズを生成する仕組みをプログラムに組み込む Column Qt Designerの公式マニュアル 　GUIプログラムをダブルクリックで起動できるようにする 第11章 Jupyter Notebookによる統計分析 11-1 NumPyの配列（ベクトル）を使う 　NumPyで配列（ベクトル）を作成する 　ベクトルのスカラー演算 Column ベクトル 　ベクトルの累乗、平方根を求める 　ベクトルのサイン、コサイン、タンジェントを求める 　サイン、コサイン、タンジェントの逆関数を求める 　ラジアンと度を相互変換する 　切り捨て、切り上げ、四捨五入を行う 　平均、分散、最大値、最小値を求める 　ベクトル同士の四則演算 　ベクトルの要素同士の積を求める 　ベクトルの内積を求める 11-2 NumPyの行列を使う 　多次元配列で行列を表現する 　行列の基礎知識 　行列のスカラー演算を行う 　行列の成分にアクセスする 　行列の成分を行ごと、列ごとに集計する 　行列の要素同士を加算、減算する 　行列の要素同士の積を求める 　行列の積を求める 　ゼロ行列と単位行列の積の法則 　行と列を入れ替えて転置行列を作る 　逆行列を求める 11-3 データフレーム 　データフレームを作成する 　データフレームの列を取得する 　データフレームから行を抽出する 　データフレームに行を追加する 　データフレームに列を追加する 　CSVファイルをデータフレームに読み込む 　散布図を描く 　基本統計量を求める 　基本統計量を一括で求める 11-4 相関分析 　グラフを描いてデータ間の関連性を知る 　2つのデータの関係の強さを表す値を求める 11-5 線形回帰分析 　線形単回帰分析とは 　線形単回帰分析を実行する 　線形重回帰分析とは 　重回帰分析にかける変量の相関を調べる 　売上と相関がある3つの要因から売上額を予測する 第12章 Pythonでディープラーニング 12-1 MNISTデータセットの手書き数字をディープラーニング 　Pythonでディープラーニングとはどういうことなのか 　ディープラーニングの考え方をすばやく学ぶ 　機械学習ライブラリ「TensorFlow」をインストールする 　手書き数字「MNISTデータセット」の中身を見る 　MNISTデータセットを入力できるように前処理する 　MNIST用の隠れ層をプログラミングする 　ドロップアウトを実装する 　MNIST用の出力層をプログラミングする 　バックプロパゲーションを実装する 　作成したニューラルネットワークの構造を出力する 　MNISTデータをディープラーニングする 　MNISTデータの学習結果を評価する 12-2 ファッションアイテムの画像認識 　Fashion-MNISTデータセットを用意する 　Fashion-MNISTを前処理する 　Fashion-MNISTをニューラルネットワークでディープラーニングする 12-3 畳み込みニューラルネットワークを利用した画像認識 　畳み込みニューラルネットワークとは 　ゼロパディングとは 　プーリングとは 　プーリング層を備えたCNNを構築する 　CNNでFashion-MNISTをディープラーニングする 12-4 一般物体認識のためのディープラーニング 　カラー画像を10のカテゴリに分類 Column CIFAR-10を公開しているサイト 　KerasでCIFAR-10をダウンロードする 　CIFAR-10のCNNをプログラミングする 　CIFAR-10をディープラーニングする 第13章 Matplotlibによるデータの視覚化 13-1 折れ線グラフの描画 　「matplotlib.pyplot」をインポートしてグラフを描画する 　ラインの書式を設定する 　複数のラインを表示する 13-2 散布図 　散布図を作成する 　マーカーのスタイルを設定して2色のダイヤモンド型にする 13-3 棒グラフの描画 　棒グラフを作成する 　バーの間の隙間をなくす 　バーのカラーとエッジラインのスタイルを設定する 　エラーバーを表示する 13-4 円グラフの描画 　円グラフを作成する Column フォーマット指定子 　円グラフの開始角度を90度にして時計回りに表示する 　円グラフの要素のカラー、エッジラインの幅とカラー、 　ラベルテキストのカラーを設定する 　円グラフの特定の要素を切り出して目立たせる 13-5 タイトル、軸ラベルの表示 　グラフタイトルと軸ラベルを表示する 　x軸とy軸に独自の目盛ラベルを表示する 13-6 グラフ領域を分割して複数のグラフを出力 　タテ2段で2つのグラフを表示する 　ヨコ2段で2つのグラフを表示する 　4つのマス目に4種類のグラフを表示する 　グラフエリアのサイズを指定して3種類のグラフをプロットする 　サブプロットエリアの配置を調整する 13-7 グラフ要素の操作 　グラフオブジェクトを生成して操作する 　subplot()で直接Axesオブジェクトを配置する 　Axes.set()でAxesオブジェクトの外観を設定する 　サブプロットを配列形式で操作する 　グリッドのAxesを行ごとに個別のリストにする 　垂直線と水平線を描画する 　軸をグラフエリア中心に移動する 　軸を反転する() 　曲線下の一定の区間面積をPolygonで塗りつぶす 13-8 ヒストグラム 　正規分布のヒストグラムを作成して確率密度のラインをプロットする 　異なる幅のビンを並べて自動的に集計し、プロットする 　複数のデータを1つのヒストグラムにまとめる 13-9 3Dグラフのプロット 　3Dグラフをプロットする 　f(x,y)=x2+y2をプロットする 　2Dデータのヒストグラムを3D化してプロットする 13-10 画像のプロット 　グレースケールの画像をプロットする 　PNG形式の画像をプロットする 13-11 Seabornを利用したグラフ作成 　Seabornを使って散布図を描く 　Seabornを使って折れ線グラフを描く

RAPソフトに頼らなくても、業務は自動化できる！ 「これ、毎日同じ作業をしているけど、自動化できないかな？」 「この作業、手でやってたらとても終わらない…どうにかできないかな？」 そんな声にお答えするのが本書です。 本書では、Pythonを使って、ビジネス上よく起きるさまざまな作業を自動化します。 サンプルが用意されているので、実際にプログラムを動かして試してみることができます。 Pythonの文法も要点を押さえて説明してあるので、自分の作業に合わせてカスタマイズしやすくなっています。 1章では、Pythonをインストールして自動化を行うための環境を整えます。簡単なプログラムを通して、プログラムを実行するコツをつかみます。 2章、3章では、Excelへのデータ入力、データ抽出、書式設定、請求書などテンプレートがあるファイルへのデータ流し込み、Wordのテンプレートへのデータ流し込み、PDF化など、一般的なオフィス文書の自動化を扱います。基本的にはopenpyxlモジュールを使い、後半ではpython-docxやpywin32も使います。 4章では、Webブラウザからのデータ取り込み、一括ダウンロード、パスワードがかかっているサイトへのログインなど、Webブラウザの操作自動化について説明します。「Beautiful Soup」モジュールやSeleniumを使います。 5章では、メールの送信、LINEやTwitterなどのSNSの操作を扱います。また、即時に実行するのではなく、日々の決まった時間や先の日付けで実行したいスケジューリングの設定について説明します。 6章では、ダイアログを出してユーザーから言葉やファイルの入力を得る方法や、正規表現の使い方、プログラムをデスクトップアプリにする方法、他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す方法、マウスやキーボードの操作を自動化する方法など、便利な情報を詰め込んでいます。TkinterやPyInstallerを使います。 Pythonの知識の浅い方でも使いやすいように、インストール方法から、実行方法までを丁寧に説明しています。また、巻末には文法をまとめたAppendixを入れています。 実行環境としては、Windows、macOS、Linuxに対応していますが、項目によっては一部OSにしか対応していないものもありますのでご注意ください。 Python3.x対応。 ※他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す目的で使うPyInstallerは、Python3.5～3.7対応です。 Chapter1　Pythonで仕事を自動化しよう Chapter2　Excel作業を自動化しよう Chapter3　Excelの高度な作業も自動化しよう Chapter4　Webブラウザの自動化／スクレイピング Chapter5　メールやLINE／SNSを自動化しよう Chapter6　そのほかの便利な自動化テクニック Appendix　Pythonの基本文法の紹介

■Python初心者に学んで欲しい文法を過不足なく掲載！ それぞれの項目について、練習問題を掲載しており、読むだけではなく実際にコードを書くことでより深くPythonの理解をすることができます。 ■豊富なサンプル集 機械学習、ディープラーニング、科学技術計算といった、Pythonがよく利用されている分野についての解説を掲載しています。 いろいろな分野のサンプルコードを動かすことだけでなく、機械学習などの理論の概要を知りたい方にもオススメです。 【本書の対象読者】 ・プログラミング未経験だが、Pythonを学ぶ意欲があり、より実践的な力を身に付けたいと思っている人 ・プログラミング経験者でPythonの入門書を探しているが、一方でゴールのレベルが低すぎる書籍は避けたいと思っている人 ・多くのサンプルコードに触れ、Pythonでどんなプログラムが書けるのか学んでみたいと思う人に向けた、Pythonの入門書が欲しい人 Chapter01 プログラミング言語Python 1.1 Pythonとは？ 1.2 プログラミングとは？ 1.3 Pythonをインストールする 1.4 Python文法まずはここから 1.5 まとめ Chapter02 Pythonの文法 変数から文字列まで 2.1 変数 2.2 数値 2.3 文字列 2.4 まとめ Chapter03 Pythonの文法 関数からリストまで 3.1 関数とは 3.2 リスト 3.3 まとめ Chapter04 Pythonの文法 制御構文 4.1 制御構文 4.2 まとめ Chapter05 Pythonの文法 関数の定義と変数のスコープ 5.1 関数の定義 5.2 変数のスコープ 5.3 まとめ Chapter06 Pythonの文法 タプルからジェネレータまで 6.1 タプル 6.2 集合 6.3 タプル 6.4 辞書 6.5 内包表記 6.6 ジェネレータ式 6.7 まとめ Chapter07 Pythonの文法 オブジェクト指向と発展的な機能 7.1 オブジェクト指向プログラミング 7.2 例外処理 7.3 発展的な機能 Chapter08 標準ライブラリを使ってみよう 4.1 モジュール 4.2 標準ライブラリ 4.3 まとめ Chapter09 色々なプログラミングをしてみよう 9.1 配布ファイルの使い方 9.2 パッケージ 9.3 機械学習 9.4 ニューラルネットワーク 9.5 ディープラーニング 9.6 NumpyとMatplotlibによる科学技術計算 9.7 SciPyとMatplotlibによる科学技術計算 9.8 Webアプリケーションの作成 9.9 まとめ

Python業界の第一線で活躍する執筆陣によるデータ分析エンジニアに求められる技術が最速で身に付く入門書 データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。 デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、 それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。 この書籍では、データ分析において、 デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、 データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。 書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。 ・データの入手や加工などのハンドリング ・データの可視化 ・プログラミング ・基礎的な数学の知識 ・機械学習の流れや実行方法 本書で学べること ・Pythonの基本的な文法 ・データフォーマットについて ・データの前処理技術 ・データの可視化技術 ・既存アルゴリズムでの機械学習の実装 対象読者 データ分析エンジニアを目指す方 目次（抜粋） 第1章 データ分析とは 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ツールの基礎 第5章 応用：データ収集と加工 はじめに 謝辞 本書の対象読者と構成について Chapter1　データ分析エンジニアの役割 1.1　データ分析の世界 1.2　機械学習の位置づけと流れ 1.3　データ分析に使う主なパッケージ Chapter2　Pythonと環境 2.1　実行環境構築 2.2　Pythonの基礎 2.3　Jupyter Notebook Chapter3　数学の基礎 3.1　数式を読むための基礎知識 3.2　線形代数 3.3　基礎解析 3.4　確率と統計 Chapter4　ライブラリによる分析の実践 4.1　NumPy 4.2　pandas 4.3　Matplotlib 4.4　scikit-learn Chapter5　応用：データ収集と加工 5.1　スクレイピング 5.2　自然言語の処理 5.3　画像データの処理 INDEX 奥付

大切なことを一つ一つ丁寧に解説。 機械学習用途に広く活用されているPython入門書が、プログラミング言語入門書のベストセラー「やさしい」シリーズで登場します。 文法の基本からデータの扱い、ライブラリの利用まで、Pythonプログラミングの基本を、豊富なサンプルで一つ一つ丁寧に解説していますので、無理なくしっかり身につけられます。 また、Pythonを使った機械学習の基礎と実際の活用例についても、わかりやすく解説しています。 「Pythonで機械学習をやってみたいけど難しいかも……」と思っている人に、手に取っていただきたい入門書です。

Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

デキるビジネスパーソンの間で話題沸騰中の「Python(パイソン)」というプログラミング言語で、Excel作業の質とスピードが劇的アップ!!!! コピペや分類など、あらゆる単純作業が全自動化! マクロVBAを上回る超絶パフォーマンスが満載! 著者は専門学校でも教鞭をとり、難解なプログラミングをやさしく解説することに定評のある教育系YouTuber。プログラミングを一切知らないビジネスパーソンのために、章を細かく分け、図解をまじえてやさしく解説していきます。

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

プログラミング初心者を対象に、Python仕事の自動化・効率化を解説します。 本書はYoutube連動した書籍です。 プログラミング系YouTubeとしては国内最大級の13万人の登録者数を誇る YouTube キノコード / プログラミング学習チャンネルと連動!! 本書はPythonによる仕事の自動化を、プログラミングが初めての人でも分かるように基礎から解説した一冊です。 会社でルーティン業務に追われて、本来やるべき業務への時間を取れずに悩んでいませんか? 定期的にExcelでレポートを作成したり、業務連絡をメールで送ったり•••これらの1回の作業時間は短いですが、年間で換算すると膨大な時間がかかっているはずです。 本書はこうした業務の効率化に苦悩する、ビジネスパーソンにうってつけの内容になっています。 この一冊を最後まで学習していただければ、ExcelやGmailの自動化、Webスクレイピングができるようになります。 学習したことを応用すれば、会社で日々行っている多くの仕事を自動化できることでしょう。 また本書の内容は、全てKinoCodeのYouTube動画と連動しており、ページに設置されたQRコードを読み取って動画をご視聴いただくことができます。 Part1でPythonの基礎を、Part2でPythonライブラリのPandasを学んでいただきます。 これらは自動化のプログラムを作成するベースとして必要となる大事な知識です。 Part3ではExcel作業の自動化、Webスクレイピングやメールの自動化といった仕事にいかせる内容を学んでいただきます。 学習を進めていくうちに、会社の業務を自動化するアイディアが自然と湧いてくると思います。 是非そのアイディアを実現して、業務の効率化を推進してください。 本書がビジネスシーンでお役に立てば幸いです。 Part1 Python編 01 Python とは 02 Pythonでできること 03 Pythonの環境構築 04 プログラムの基本構造 05 プログラムの実行 06 変数 07 データ型 08 リスト 09 演算子心 10 条件分岐 11 繰り返し 12 関数 13 クラス Part2　Pandas編 01 Pandas とは 02 データフレーム 03 シリーズ 04 CSV·Excelファイルの読み込み・書き出し 05 データ抽出 06 データの並び替え 07 データ集計(groupby) 08 データ集計(pivot_table) 09 結合(merge) 10 結合(concat) 11 時系列データ 12 シリーズやデータフレームに関数を適用する方法 Part2　仕事自動化法 01 Excelの自動化 第1弾PythonによるExcelファイルの分割と統合 1-1 Excelファイルの分割 1-2 分割したExcelファイルを１つにする 第2弾Excelの関数・機能をPythonで実行 2-1 VLOOKUP関数 2-2 ピボットテーブル 2-3 SUMIFS 関数で条件に合う合計を算出 2-4 seaborn でのグラフ描画 第3弾レポート作成の自動化 3-1 前年比、前週比の算出 3-2 重回帰分析 02 PythonでGmail自動送信 03 Webスクレイピング

プログラミングがはじめてでも大丈夫！営業や事務などのビジネスパーソンを対象にした、ノンプログラマーのためのPython自動化の教本です。 業務改善コンサルタントの著者が選ぶ、実務で役立つ要素が詰まっています。 面倒な単純作業を自動化して、より良い働き方ができるようになるための一冊です。 ■Contents Chapter1　自動化をはじめる準備 1-1　Pythonを使う準備をしよう 1-2　ライブラリを使ってみよう 1-3　Pythonの基本　①変数と型 1-4　Pythonの基本　②分岐処理 1-5　Pythonの基本　③リスト 1-6　Pythonの基本　④繰り返し処理 1-7　Pythonの基本　⑤エラーが起きたときの対処法 Chapter2　Python×Excelの自動化 2-1　データを取り込む 2-2　データの内容を確認する 2-3　データをソートする 2-4　データを絞り込む 2-5　データを集計する 2-6　ピボットテーブルを作成する 2-7　グラフを作成する 2-8　データを出力する 2-9　データを結合する Chapter3　Python×デスクトップの自動化 3-1　ファイルを操作する 3-2　画面を操作する 3-3　入金データの消込業務を自動化する Chapter4　Python×Webの自動化 4-1　Webスクレイピングとは 4-2　Webスクレイピングをはじめる準備 4-3　子ページのデータを取得する 4-4　取得したデータをExcelに出力する Chapter5　Python×PDFの自動化 5-1　PDFファイルを操作する 5-2　PDFファイルのページを操作する 5-3　ページの情報を取得する 5-4　ページを編集する Chapter6　Python×メールの自動化 6-1　メールを送信する 6-2　メールを一斉送信する

どう動くのか仕組みを理解し、スマートなコードを実現。データ構造やアルゴリズムの現実のコードを知りスキルアップ。必読の書籍。 あなたはもっと上手にプログラムを書けるようになりたいと考えたことはありませんか？ 本書は、Pythonで実際にプログラムを動かしながらデータ構造やアルゴリズムの知識を学び、実践的なプログラミング技術を身につける入門書です。かなり高度な内容まで踏み込みますが、図解でやさしく解説します。また、Pythonの仕組みを知りたい方にもおすすめします。 どう動くのか仕組みを理解し、スマートなコードを実現できる、データ構造やアルゴリズムの現実のコードを知りスキルアップできる。Pythonプログラマーの必須の書籍。 第1章 データ構造とアルゴリズムを学ぶための準備 もっと良いプログラムを書くために 計算量はアルゴリズムの効率を表す指標 Pythonでデータ構造とアルゴリズムを学ぶ Pythonインタプリタの対話モード プログラムの実行時間を計測する 章のまとめ 第2章 データ構造 メモリはデータを記憶する部品 配列はメモリによく似たデータ構造 スタックは最後に入れた値が最初に出てくる キューは最初に入れた値が最初に出てくる 連結リストは要素と要素をつないで管理する 木構造は木のような形をしたデータ構造 章のまとめ 第3章 Pythonのデータ構造 リストは要素の変更が可能な配列 リストの仕組み リストに対する操作の実行時間 タプルは要素の変更が不可能な配列 タプルの仕組み 色々なデータ構造を表現する 章のまとめ 第4章 探索のアルゴリズム 線形探索は端から順に探す 二分探索は値が大小順に並んでいるときに使う 指数探索は二分探索の前に探索範囲を絞り込む ハッシュは目的の値を一撃で探し出す 章のまとめ 第5章 Pythonにおける探索のアルゴリズム リストやタプルにおける線形探索 集合はハッシュを使って値を保持する 集合の仕組み 辞書はハッシュを使ってキーと値の組を保持する 辞書の仕組み 章のまとめ 第6章 ソートのアルゴリズム ソートは規則に基づいて値を並べ替える バブルソートは値が浮かび上がる 選択ソートは最小値や最大値を見つける 挿入ソートは適切な位置に値を挿入する クイックソートは値を左右に振り分ける マージソートはソート済みの列を併合して長くする 安定なソートは同じ値の順序を変えない 章のまとめ 第7章 Pythonにおけるソートのアルゴリズム Pythonにおけるソートの使い方 Pythonのティムソートは挿入ソートとマージソートの組み合わせ データ構造の操作に役立つ組み込み関数 データ構造の初期化に役立つ内包表記 章のまとめ

Pythonのスタンダードな機能だけを解説し、初心者がつまづかないようにわかりやすさを追求した入門書です。 Pythonのスタンダードがわかる。 わかりやすさを追求した本格的な入門書！ 本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない 軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが 人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な 言語として注目されています。 この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。 入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう わかりやすさを重視した解説をしています。 この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを 扱うための基礎がたのしく身につけることができます！ 【本書の特長】 本書はPythonで本当に使われることに特化しており、 「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが ありません。 入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。 また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、 丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を 始めることができます。 【対応環境】 本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。 第1章　Pythonをはじめよう 1_1　Pythonの紹介 1_2　Pythonのインストール・環境設定 1_3　Pythonでプログラムを動かそう 1_4　まとめ 第2章　型とメソッド 2_1　数値 2_2　文字列 2_3　変数 2_4　数値と文字列の相互変換 第3章　条件分岐 3_1　条件分岐とは 3_2　いろんな比較 3_3　その他の構文 第4章　リスト型と繰り返し処理 4_1　リスト型とは 4_2　繰り返し処理とは 4_3　for文とif文の組み合わせ 第5章　辞書型 5_1　辞書型 5_2　辞書型をfor文で使う 第6章　関数 6_1　関数 6_2　引数 6_3　ローカル変数とスコープ 第7章　エラーと例外 7_1　エラーとは 7_2　例外処理 7_3　エラーの種類 第8章　スクリプト、モジュール、パッケージ 8_1　スクリプト 8_2　モジュール 8_3　パッケージ 第9章　Webスクレイピング 9_1　Webスクレイピング 9_2　PythonでWeb上の情報を取得してみよう 9_3　取得した情報をBeautiful Soupを使って解析してみよう 9_4　解析した情報を見やすく表示しよう 9_5　この章の振り返り 第10章　ファイル操作 10_1　データ・ファイル操作について 10_2　ファイルを操作してみよう 10_3　open関数とファイルオブジェクト 10_4　応用編：プログラムの中でファイルを扱ってみよう 10_5　応用編まとめ 付録 A_1　プログラミングをはじめるためのCLIの基礎 A_2　ドキュメントの読み方、見つけ方 A_3　プログラムでよく使うファイル形式の紹介 A_4　さらにPythonを使い込んでいくために 解答例

はじめてのプログラミング 条件で分ける方法(分岐の基礎文法) 繰り返しさせる方法(反復の基礎文法) 関数を使ってみよう! いろいろな型を学ぼう エラーと例外を使いこなす オブジェクトとクラスとは何か? 自分が書いたプログラムをテストする 明日から使えるWebプログラミング Webアプリケーションことはじめ 今後の学習に向けて

Pythonの作者GUido氏自らが書き下ろしたPython入門者のための手引書。言語とシステムの基本を解説。 Python初心者必読のチュートリアルが3.5対応で登場！ Pythonの作者Guido氏自らが書き下ろしたPython入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトを解説します。さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮しています。旧版から新たに文法やライブラリが多く追加されているほか、旧版に記載されていない仮想化についても触れられています。