概要

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。

こんな方におすすめ

• 実戦で使えるPythonの知識を身につけたい人
• データサイエンス関連ライブラリの基本を身につけたい人

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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　回帰プロットとカーネル密度推定（KDE）

第8章　NumPyによる科学技術計算

• 8-1　NumPyの概要
• 8-2　統計データ処理
• 8-3　行列算と連立方程式の解法
• 8-4　複素数計算
• 8-5　データクリーニング
• 8-6　mpmatライブラリ
• 8-7　関数グラフの描画
• 8-8　3次元関数

第9章　NLTKとspaCyを用いた自然言語処理

• 9-1　品詞タグ付け
• 9-2　ステミング
• 9-3　日本語対応［janomeライブラリ］
• 9-4　構文解析［spaCyライブラリ］
• 9-5　翻訳

第10章　Pandasによるデータフレームとデータ操作

• 10-1　Pandasのデータ構造とデータ操作
• 10-2　ファイル操作
• 10-3　データクリーニング
• 10-4　Matplotlibで可視化

第11章　scikit-learnによる機械学習

• 11-1　標準化と正規化
• 11-2　単回帰分析
• 11-3　クラスタリング
• 11-4　主成分分析（PCA）

第12章　BeautifulSoupを用いたWebスクレイピング

• 12-1　HTMLの構文解釈
• 12-2　実際のWebページにアクセスする
• 12-3　CSSセレクタによる抽出
• 12-4　結果をファイルに書き出す

サポート

ダウンロード

サンプルファイルダウンロード

本書に掲載した例題，練習問題，および一部のプログラムをダウンロードできます。本書P.339に掲載されたアクセスIDとパスワードを入力してください。ファイルはZIP形式で圧縮されています。

使い方については本書のP.339，およびZIPファイルに含まれている「最初にお読みください.txt」ファイルをお読みください。

Google Colabで本書のサンプルプログラムを利用する際は，新規ノートブックを作成し，「txt」フォルダーにあるサンプルプログラムをコピー＆ペーストして順に実行してください。

また，書籍P.341の「本書のその他プログラムを実行する」の手順を実行することで，ノートブックを新たに作り直さなくても，次のプログラムを入力するための欄を追加することができます。ノートブックを最初に1つだけ作成し，必要に応じてプログラムの入力欄を追加するか，もしくは前に入力したコードを上書きして，例題／練習問題の学習を進めることをお勧めします。

サンプルファイル実行時のご注意

Google Colabでは，同時に使用できるセッション数に制限があります。複数のipynbファイルを開くなどしていると，セッション数が多すぎるというメッセージが表示されることがあります。「セッションの管理」で不要なセッションを終了し，再度試してください。

何度も実行を繰り返していると，「バックエンドを割り当てられませんでした」というメッセージが出て接続できなくなることがあります。その場合は，しばらく時間をおいてから再度試してください。

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。

P.38　図1-4内の表 右列の見出し

P.227　例題7-4　ソースコード1行目

import seaborn as stns

import seaborn as sns

P.327　練習問題12-1の最終行