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。

（2019年2月1日最終更新）

P.174 「階級幅の設定」項の2行目

誤 リスト4.6.11では
正 リスト4.6.10では

（以下2018年8月31日更新）

P.205 本文末尾

誤 リスト5.2.5のよう5.2.5のように設定すると
正 リスト5.2.5のように設定すると

「5.2.5のよう」が重複していました。


（以下2018年8月23日更新）

P.164　本文上から5行目（箇条書きの2行目）

誤 ② ①にy2とy3の和を重ねて描画する
正 ② ①にy1とy2の和を重ねて描画する

（以下2017年12月18日更新）

P.61　Notebookのメニューの説明

誤 ⑧実行：アクティブなコードセルを実行します。キーボードショートカットs＋qと同じ効果です。
正 ⑧実行：アクティブなコードセルを実行します。

キーボードショートカットの説明を取り消します。


（以下2017年10月27日更新）

※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

誤 https://www.continuum.io
正 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

誤 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。
正 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

誤 Docstringnの書き方はPEP257で定義されています。
正 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

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

P.212　リスト5.4.1の上から11行目

誤 透明度
正 不透明度

P.359　上から3行目

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

ダウンロード

（2019年2月21日更新）

本書のサンプルコードは次のWebページからダウンロードすることができます。

本書のGitHubサイト
https://github.com/practical-jupyter/sample-code

利用方法などは同サイトをご確認ください。

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