はじめに

Preface

Contents:

• 1. はじめに Preface
  • 1.1. Pythonとは
  • 1.2. Pythonは誰でも利用できます
  • 1.3. Pythonは書きやすい言語です
  • 1.4. Pythonは読みやすい言語です
  • 1.5. Pythonは汎用プログラミング言語です
  • 1.6. だけど簡単
  • 1.7. Pythonの欠点
  • 1.8. Pythonを試してみよう
  • 1.9. まとめ

Pythonスタートアップガイド

Python start-up guide

Contents:

• 1. Pythonのインストールとパッケージマネージングシステム
  • 1.1. Python開発環境の構築
    • 1.1.1. Windowsでの開発環境構築
    • 1.1.2. Macでの開発環境構築
    • 1.1.3. Linuxでの開発環境構築
  • 1.2. Anaconda distribution
    • 1.2.1. 外部パッケージのインストール
    • 1.2.2. Anaconda による パッケージ管理
    • 1.2.3. Anaconda による Python仮想環境
• 2. 対話的開発環境を用いたPython入門
  • 2.1. 対話的開発環境 Jupyter-notebook
    • 2.1.1. Jupyter-notebookのインストール
    • 2.1.2. Jupyter-notebookの起動と終了
  • 2.2. Python 入門
    • 2.2.1. Pythonの基本変数
    • 2.2.2. Pythonの基本文法
  • 2.3. 外部パッケージの使用
    • 2.3.1. NumPy を利用する
    • 2.3.2. Matplotlib を利用する
  • 2.4. 関数を定義して使う
  • 2.5. スクリプトファイルを読み込む
  • 2.6. Python スクリプトの階層構造
    • 2.6.1. パッケージ内・モジュール内へのアクセス
    • 2.6.2. クラスの使い方 np.ndarray
  • 2.7. まとめ

Pythonによる科学技術計算

Contents:

• 1. NumPy / SciPy によるデータ解析
  • 1.1. 概要
  • 1.2. はじめに
    • 1.2.1. NumPy/SciPyとは
    • 1.2.2. NumPy/SciPyの利用
  • 1.3. NumPy/SciPyを用いた実験データ解析
    • 1.3.1. 実験データの読み込み
    • 1.3.2. 配列の生成
    • 1.3.3. 配列の演算
    • 1.3.4. SciPyを用いたデータ解析
    • 1.3.5. 解析データの書き込み
  • 1.4. SciPyを用いたPredator-Preyモデルのシミュレーション
  • 1.5. まとめ
• 2. Python を用いた多次元データ解析・機械学習
  • 2.1. 概要
  • 2.2. pandas と xarray
    • 2.2.1. xarray のインストール
    • 2.2.2. xarray の使い方
  • 2.3. 機械学習ライブラリ scikit-learn
    • 2.3.1. scikit-learn のインストール
    • 2.3.2. scikit-learn の使用例
  • 2.4. Python での 高速計算。 NumPy 互換 GPU 計算ライブラリ cupy
    • 2.4.1. Cupy の特徴
    • 2.4.2. Cupyのインストール
    • 2.4.3. Cupyの使い方
  • 2.5. まとめ