ゼロから学ぶPythonプログラミング―Google Colaboratoryでらくらく導入

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ゼロから学ぶPythonプログラミング―Google Colaboratoryでらくらく導入

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  • サイズ B5判/ページ数 256p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784065218839
  • NDC分類 007.64
  • Cコード C3055

出版社内容情報

【初学者納得、玄人脱帽!】

SNSで大絶賛の名講義がついに書籍化!

・問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく! 
・基礎から解説し、プログラミングにはじめて触れる読者を、簡単な数値シミュレーションや機械学習まで導く。充実の目次!
・Google Colaboratoryで環境構築も簡単。教科書として最適!

【主な内容】
第1章 Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
Pythonの特徴/Google Colabの使い方

第2章 条件分岐と繰り返し処理
変数と型/条件分岐と繰り返し/ニュートン法

第3章 関数とスコープ
While文/ループのスキップと脱出/関数/スコープ

第4章 リストとタプル
リスト/タプル/enumerate/メモリ上でのリストの表現/参照の値渡し/リスト内包表記/コッホ曲線

第5章 文字列処理
文字列と文字コード/辞書/正規表現/ワードクラウド

第6章 ファイル操作
ファイルシステム/Pythonでのファイル操作/CSVファイルの扱い

第7章 再帰呼び出し
再帰呼び出し/階段の登り方問題/迷路

第8章 クラスとオブジェクト指向
オブジェクト指向/クラスとインスタンス/オブジェクト指向プログラミングの実例/割りばしゲーム

第9章 NumPyとSciPyの使い方
ライブラリ/NumPyとSciPy/Numpyの使い方/SciPy/シュレーディンガー方程式/特異値分解による画像圧縮

第10章 Pythonはどうやって動くのか
コンピュータはどうやって動くのか
機械語/プログラミング言語とコンパイラ/バイトコードとスタックマシン/逆ポーランド記法

第11章 動的計画法
最適化問題/ナップサック問題/貪欲法/全探索/動的計画法

第12章 乱数を使ったプログラム
モンテカルロ法/疑似乱数/モンテカルロ法による数値積分/モンティ・ホール問題/パーコレーション

第13章 数値シミュレーション
数値シミュレーション/差分化/ニュートンの運動方程式/反応拡散方程式(グレイ・スコット模型)

第14章 簡単な機械学習
機械学習の概要/重回帰分析/GAN

内容説明

問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく!初めてプログラミングに触れる読者を、数値シミュレーションや機械学習まで導く!

目次

Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
条件分岐と繰り返し処理
関数とスコープ
リストとタプル
文字列処理
ファイル操作
再帰呼び出し
クラスとオブジェクト指向
NumPyとSciPyの使い方
Pythonはどうやって動くのか
動的計画法
乱数を使ったプログラム
数値シミュレーション
簡単な機械学習

著者等紹介

渡辺宙志[ワタナベヒロシ]
慶應義塾大学理工学部物理情報工学科准教授。2004年に東京大学工学系研究科物理工学専攻博士課程を修了。その後、名古屋大学大学院情報科学研究科助手に就任。同大学助教を務めたのち、2008年に東京大学情報基盤センタースーパーコンピューティング部門特任講師。2010年に東京大学物性研究所附属物質設計評価施設助教を経て、2019年より現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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m

0
google colabを目的に手に取ったが、そこにはあまり触れられていない。内容は大学の講義用で、興味深い課題が多数含まれている。この手の書籍は結果も書かれていることが多いが、本書は自分でコードを入力して確認してみよというスタンスがよい。coffee breakの話題も興味を惹く。2023/12/16

hisaos

0
変数から入って、物理や情報学の典型問題を演習で解きながら「こんな難しそうなものもPythonを使えば思ったより簡単に出来る」と体験させてくれる本。初心者向けによくあるたとえ話に頼らない姿勢が随所に見えて良かった。ただしPythonの知識の量としてみれば大した量ではないし、理系の話題がポンポン出てくるので、完全にゼロな人がこれから始めるのは難しいかもと思った。2021/02/22

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