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Pythonの使い方

開発環境のインストールや基本、Web系、AI、機械学習、ディープラーニングなどプログラミングに関する事を目的別にご紹介しています。

本講座の対象は「既に他の言語をマスターしている方」ですが、プログラミングが全くの初心者でも挑戦する事が可能です。

目次

[基本]
Python開発環境のインストールとHello Worldまでの一連の流れ
変数/演算子/制御構造/list/dict/set/tuple/関数/例外
str/list/set/dictのオブジェクトとファイル操作
ラムダ式/内包表記/ジェネレータ/yield /*args/**kwargs/デコレータ
クラス/アトリビュート/スロット/カプセル化/プロパティ/継承
モジュールとパッケージ

[標準ライブラリ]
日付操作/正規表現/ファイル操作/数学関数/ランダム/CSV/JSON

[NumPy]
NumPyの使い方

[Matplotlib]
Matplotlibの使い方

[Web系]
Web版のHello WorldとGET/POST

[データベース]
データベース操作(検索/更新系SQL/プリペア/トランザクション)

[Jupyter Notebook]
Jupyter Notebookでプログラムのコード補完、入力補助

[総合開発環境]
Python学習向け総合開発環境のSpyder(スパイダー)

[ディープラーニングの環境構築]
ディープラーニング向けパソコンを20万円以下で購入する
Ubuntu16.04のインストールとリモートデスクトップ接続の設定
UbuntuにNVIDIAのドライバをインストール
グラボや無線LANが認識しなくなった時の対処方法
Docker/nvidia-docker2のコンテナ上にAnacondaをインストール

[TensorFlow]
TensorFlow(GPU版)/KerasのインストールからHello World
TensorBoardとJupyter Notebookを同時に起動する

[Chainer]

※2018年6月24日から記事を作成中です。

参考文献

みんなのPython 第4版(柴田 淳)
Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書(伊藤 真)
TensorFlowではじめる DeepLearning実装入門
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎(Andreas C. Muller)

Python 3.6.5 ドキュメント(公式)





公開日:2018年06月24日 最終更新日:2018年07月22日
記事NO:02679