出版社内容情報
本書は、Pythonによるプログラミングの基本とともに、データサイエンス関連のPythonライブラリの基本的な使い方を1冊で学べる入門書です。書籍の前半では、Pythonの基本文法はもちろん、Pythonならではの表現方法や機能についても解説します。また、さまざまな問題解決に必要となる「プログラミング的思考」「データ構造とアルゴリズム」についても取り上げることで、単に便利なライブラリを使えるようになるだけではなく、問題を解決するための本質的な力を身につけられるようにします。書籍の後半では、ここまで学んできたPythonの知識をもとに、Matplotlib/seaborn/NumPy/NLTK/spaCy/Pandas/scikit-learn/BeautifulSoupの使い方を学んでいきます。
【目次】
■序章 本書の3つのテーマと構成
0-1 Python流プログラミング
0-2 プログラミング的思考
0-3 データサイエンスライブラリ活用術
■第1章 Python文法の基本
1-1 変数と命名規則
1-2 演算子と式
1-3 制御構造
1-4 文字列処理
1-5 リスト処理
1-6 データの入力と出力
1-7 関数とメソッド
1-8 コーディング書式
■第2章 Python流プログラミング
2-1 Pythonのデータ型
2-2 タプルとアンパック代入
2-3 辞書
2-4 集合（セット）
2-5 リスト、タプル、辞書、集合の相互関係
2-6 標準ライブラリと外部ライブラリ
2-7 Python特有の表記法
2-8 コールバック関数・高階関数・lambda式
2-9 オブジェクト指向プログラミング
■第3章 Pythonの機能を使った各種処理
3-1 ファイル処理
3-2 例外処理［try except文］
3-3 正規表現を用いたマッチング［reライブラリ］
3-4 乱数処理［randomライブラリ］
3-5 高階関数を使ったリスト／辞書の処理
■第4章 ColabTurtleを使ったプログラミング的思考
4-1 ColabTurtleの使い方
4-2 ライブラリ（glib.py）の作成
4-3 デザインする
4-4 繰り返し模様
4-5 漢字フォントを作る
■第5章 データ構造とアルゴリズム
5-1 データ構造
5-2 アルゴリズム
5-3 再帰的思考
5-4 複雑なデータ型のソート
5-5 CSVファイルのデータから辞書を作る
5-6 正規表現を使ったテキスト解析
5-7 字句解析
5-8 決定木
5-9 木のトラバーサル
■第6章 Matplotlibによる可視化
6-1 グラフの作成と描画の概要
6-2 折れ線グラフ
6-3 円グラフ
6-4 棒グラフ
6-5 積み上げ棒グラフ
6-6 重ねて表示
6-7 複数の領域に表示
6-8 レーダーチャート
6-9 箱ひげ図
6-10 3D表示
■第7章 seabornによる統計的グラフの作成
7-1 tipsデータセット
7-2 実データでグラフを作る
7-3 グラフをカスタマイズする
7-4 ヒートマップ
7-5
内容説明
データの分析・活用に必要な基本の力がこれ１冊でしっかり身につく！Ｐｙｔｈｏｎの基本文法から高度な機能までを解説。問題解決のための「プログラミング的思考」を鍛える。データサイエンス関連ライブラリの活用方法がわかる。「例題＋練習問題」で効率的に学習を進められる。例題・練習問題のサンプルコードダウンロード。
目次
序章 本書の３つのテーマと構成
第１章 Ｐｙｔｈｏｎ文法の基本
第２章 Ｐｙｔｈｏｎ流プログラミング
第３章 Ｐｙｔｈｏｎの機能を使った各種処理
第４章 Ｃｏｌａｂ Ｔｕｒｔｌｅを使ったプログラミング的思考
第５章 データ構造とアルゴリズム
第６章 Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによる可視化
第７章 ｓｅａｂｏｒｎによる統計的グラフの作成
第８章 ＮｕｍＰｙによる科学技術計算
第９章 ＮＬＴＫとｓｐａＣｙを用いた自然言語処理
第１０章 Ｐａｎｄａｓによるデータフレームとデータ操作
第１１章 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎによる機械学習
第１２章 ＢｅａｕｔｉｆｕｌＳｏｕｐを用いたＷｅｂスクレイピング
著者等紹介
河西朝雄［カサイアサオ］
山梨大学工学部電子工学科卒（１９７４年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ．ソフトウエアラボ」代表（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。
