Pythonの使い方について、基礎文法から応用例まで入門者向けに解説します。
Pythonについて
Pythonは、統計処理や機械学習、ディープラーニングといった数値計算分野を中心に幅広い用途で利用されているプログラミング言語です。他のプログラミング言語と比較して「コードが短くて読みやすい、書きやすい」「ライブラリが豊富で色々なソフトウェアを簡単に作成できる」といった特徴があります。
初心者でも挫折しにくいため、プログラミング初心者が最初に学ぶ言語としてもオススメです。
動画で見る
本ページの内容は以下動画でも解説していますので、併せてご活用ください。
Pythonの基礎
環境構築
はじめの1歩
制御構文
- while文で繰り返し処理(反復)
- for文で繰り返し処理
- if、elif、else文で条件分岐
- continue文（スキップ）
- break文（繰り返し終了）
- pass文（何もしない）
- del文（変数・オブジェクトの削除）
- try-except文（例外処理）
- with文（終了処理の省略）
- ローカル変数とグローバル変数
リスト・タプル・辞書・配列
関数
オブジェクト指向
モジュール・パッケージ・ライブラリ
- モジュール、パッケージ、ライブラリの違い
- import文とfrom文（ライブラリ、パッケージ、モジュールの読み込み)
- if name == ‘main’: の使い方
- パッケージ管理ツール「pip」の使い方
標準入出力
正規表現
ファイル処理
データベース
その他
データ分析（機械学習・AI、画像処理など）
数値計算
- 標準モジュールで数値計算
- NumPyでデータ解析 【超定番】大量の数値データを解析するときの定番。
- SciPyでデータ解析 【定番】NumPyにない解析をしたい場合に使用。
- SymPyで記号演算 matlab風の記号演算ができる。
データの可視化(グラフ化)
- Matplotlibでグラフ作成 【超定番】
統計分析
- Pandasで統計処理 【超定番】R言語風のデータフレームで統計処理。
- statsmodelsで統計処理
- 株価分析
機械学習
- Pythonで機械学習
- Scikit-learnで機械学習【初学者向き】
深層学習(ディープラーニング)
- TensorFlow版Kerasで深層学習【初学者向き】
- PyTorchで深層学習【上級者向き】
画像処理(コンピュータビジョン)
- OpenCVで画像処理 【初学者向き】
- Scikit-imageで画像処理
- Pillowで画像処理【初学者向き】