書籍概要

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門

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概要

Jupyter NotebookはPythonユーザを中心に人気の高い,オープンソースのデータ分析環境です。インタラクティブにコードを実行でき,その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では,実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説します。また,可視化に際しては,Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「Bokeh」を中心に解説します。

こんな方におすすめ

  • PythonとJupyterでデータ分析や多様なグラフを出力した方
  • 「pandas」や「Matplotlib」「Bokeh」の実践的な利用方法を知りたい方

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目次

第1章 Jupyter Notebookを導入しよう

  • 1-1 Project Jupyterのはじまり
  • 1-2 Anacondaを利用した環境構築
  • 1-3 condaコマンドの使い方
  • 1-4 日本語フォント環境の準備

第2章 Jupyter Notebookの操作を学ぼう

  • 2-1 Jupyter Notebook上でコードを実行
  • 2-2 Jupyter Notebookのインタフェース
  • 2-3 Jupyter Notebookのキーボードショートカット
  • 2-4 Jupyter Notebookの保存と再利用
  • 2-5 Markdownや数式の利用
  • 2-6 マジックコマンドの利用
  • 2-7 Jupyter Notebookの共有方法

第3章 pandasでデータを処理しよう

  • 3-1 pandasの特徴
  • 3-2 サンプルデータの説明
  • 3-3 Series
  • 3-4 DataFrame
  • 3-5 さまざまなデータの読み込み
  • 3-6 データ処理
  • 3-7 統計量の算出
  • 3-8 クロス集計
  • 3-9 時系列データの処理
  • 3-10 データ可視化

第4章 Matplotlibでグラフを描画しよう

  • 4-1 Matplotlibとは
  • 4-2 グラフ描画の基礎
  • 4-3 折れ線グラフ
  • 4-4 散布図
  • 4-5 棒グラフ
  • 4-6 ヒストグラム
  • 4-7 箱ひげ図
  • 4-8 円グラフ

第5章 Matplotlibを使いこなそう

  • 5-1 さまざまな図形の描画
  • 5-2 フィギュアオブジェクトとサブプロットの調整
  • 5-3 色の指定とカラーマップ
  • 5-4 線の書式設定
  • 5-5 フォントとテキストボックスの書式設定
  • 5-6 グラフの軸と目盛りの設定
  • 5-7 凡例とタイトル
  • 5-8 描画スタイル
  • 5-9 ファイル出力
  • 5-10 show()関数とオブジェクト指向スタイル

第6章 Bokehでグラフを描画しよう

  • 6-1 Bokehとは
  • 6-2 Bokehの特長
  • 6-3 グラフ描画の基礎
  • 6-4 折れ線グラフ
  • 6-5 散布図
  • 6-6 棒グラフ
  • 6-7 ヒストグラム
  • 6-8 箱ひげ図
  • 6-9 円グラフ

第7章 Bokehを使いこなそう

  • 7-1 さまざまな図形の描画
  • 7-2 さまざまなオブジェクトの調整
  • 7-3 色の調整
  • 7-4 さまざまな線の調整
  • 7-5 テキストの調整
  • 7-6 図の調整
  • 7-7 図形の調整
  • 7-8 軸の調整
  • 7-9 軸書式の調整
  • 7-10 目盛り線の調整
  • 7-11 凡例の調整
  • 7-12 複数の図のレイアウト調整
  • 7-13 プロットツールを活用した対話的な操作
  • 7-14 動的・対話的なグラフ作成

第8章 Jupyter Notebookをカスタマイズしよう

  • 8-1 起動オプションと設定ファイル
  • 8-2 スタイルのカスタマイズ

第9章 クラウド上でJupyter Notebookを使おう

  • 9-1 Cloud Datalab - Google Cloud Platform
  • 9-2 Azure Notebooks - Microsoft Azure

第10章 Jupyter NotebookでRubyとRを使おう

  • 10-1 RubyをJupyter Notebookから使う
  • 10-2 RをJupyter Notebookから使う

Appendix

  • A-1 対話型インタフェースの「ipywidgets」
  • A-2 スライドショーの作成
  • A-3 JupyterLab

サポート

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。

(2017年10月27日最終更新)

※次の訂正箇所は,初版第2刷では修正されています。

P.23 注1.4

https://www.continuum.io
https://www.anaconda.com/

P.27 図1.9の画像

異なる画像を掲載しておりました。次のものに差し替えます。

図1.9の正しい図

P.46 本文 リスト1.30の直後

フォントに関する設定を変更したら、fontList.py3k.cacheファイルを削除してNotebookを再起動してください。Pythonコードで指定する場合と同様にNotebookの再起動ではなくカーネルのリスタートでもかまいません。
フォントに関する設定を変更したら、フォントキャッシュをクリアし(リスト1.31)、Notebookの再起動またはカーネルのリスタートを行います。カーネルリスタートの方法は「第2章:Jupyter Notebookの操作を学ぼう-Kernelメニュー」(59ページ)を参照してください。
リスト1.31:フォントキャッシュのクリア

from matplotlib import font_manager

font_manager._rebuild()

P.53 本文上から1行目

Docstringnの書き方はPEP257で定義されています。
Docstringの書き方はPEP257で定義されています。

P.84 表3.1の公式サイトのURL

http://pandas.pydata.org/
https://pandas.pydata.org/

P.212 リスト5.4.1の上から11行目

透明度
透明度

P.359 上から3行目

Cloud Datalabは2017年5月現在、Python 2.7ベースです。
Cloud Datalabは2017年5月現在、Python 2および3をサポートします。

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