解決!Python:
Windowsではファイルパスにドライブ文字が含まれる場合がある。os.pathモジュールのsplitdrive関数を使って、ドライブ文字とその他に分割する方法や、UNIXでこれと同様な処理を行う方法などを紹介する。
解決!Python:
os.pathモジュールのsplit関数はファイルパスを末尾の要素とそれ以外に分割する。その使い方と注意点を紹介する。
解決!Python:
os.path.splitext関数は渡されたパスを拡張子とそれ以外の部分に分割する。その基本的な使い方と注意点、拡張子ごとに処理を切り分けるサンプルコードを紹介する。
解決!Python:
Pythonでは整数値(int型)の値を16進数表現に変換するには幾つかの方法がある。その中からhex関数を使う方法と文字列の書式指定を使って変換する方法を紹介する。
解決!Python:
Pythonで整数値(int型)の値を2進数表現に変換するには幾つかの方法がある。その中からbin関数を使う方法と文字列の書式指定を使って変換する方法を紹介する。
解決!Python:
文字列に特殊な文字を含めるにはエスケープシーケンスを使用する。代表的なエスケープシーケンスの使用例を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyの多次元配列の要素は全て同じ型である必要があります。が、異なる型のデータを1つの配列に格納したいこともあるはずです。それを可能にする構造化配列を紹介します。
解決!Python:
組み込みのabs関数、mathモジュールのfabs関数など、Pythonには絶対値を求める方法が幾つかある。それらの使用法やユーザー定義クラスのインスタンスの絶対値を求められるように__abs__特殊メソッドを定義する例を紹介する。
Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
一色からは「ChatGPTで株取引スクリプトを作ってバックテスト」という題でChatGPTを使って株取引ストラテジーを生成してシミュレーションしたことについて、かわさきからは「たんぱく質取ってますか?」という題でカロリーを考慮して鳥貴族のメニュー選びをアシストしてくれるGPTsを作成してみたことについて書きました。
解決!Python:
リストから重複する要素を取り除くには幾つかの方法がある。set関数を使った手軽なものから自前で重複要素を取り除くコードまで、それらの方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyには日付を扱うためのnumpy.datetime64クラスとnumpy.timedelta64クラスがあります。これら2つのクラスを使った日付の扱い方を紹介しましょう。
解決!Python:
2024年1月時点でのPythonの各バージョンのサポート期限と、bugfixやsecurity、end-of-lifeなど、サポート状態を示す用語、Pythonのバージョンとの関連についてまとめた。
解決!Python:
PythonのオブジェクトをPyYAMLモジュールによってYAMLドキュメントへシリアライズする方法と、各種オブジェクトがどのようにシリアライズされるかを紹介する。
Pythonデータ処理入門:
PythonとNumPyを使って手作業で、回帰分析のモデルを表す回帰式を求め、その決定係数を計算してみましょう。回帰分析が初めての方でもステップバイステップで計算内容が理解できます。同じ計算を手軽に行えるNumPyのpolyfit関数も解説します。
解決!Python:
YAMLドキュメントをPythonオブジェクトに変換するためのPyYAMLモジュールの使い方と、YAMLドキュメントがどんな形でPythonオブジェクトに変換されるかを紹介する。
解決!Python:
Pythonに標準付属のtomllibモジュールはTOMLファイルからの読み込みのみをサポートしている。そこで、tomli-wモジュールを使い、辞書形式のデータをTOML形式のデータとして書き出す方法を紹介する。
解決!Python:
Python 3.11で追加されたtomllibモジュールでTOMLファイルを読み込む方法と、TOMLに関する基本をまとめた。
Pythonデータ処理入門:
2種類のデータの関連の度合いを調べるには相関係数やそれを可視化したヒートマップ、散布図を使ってデータセットの調査をさらに進めていきましょう。
解決!Python:
PythonにはZIPファイルを読み書きするためのzipfileモジュールが標準で付属している。これを使ってZIPファイルを展開したり、その内容を読み込んだりする方法を紹介する。
人気連載まとめ読み! @IT eBook(112):
人気過去連載を電子書籍化して無料ダウンロード提供する@IT eBookシリーズ。第112弾は「解決!Python」からCSVファイルの読み書きを、3種類のモジュール/フレームワークで行う方法を紹介。
解決!Python:
PythonにはZIPファイルを読み書きするためのzipfileモジュールが標準で付属している。これを使ってZIPファイルを作成する方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyとMatplotlibを組み合わせ、データセットに含まれているデータがどのような分布になっているかを可視化してみましょう。新たな知見が得られるかもしれません。
解決!Python:
print関数ではfileパラメーターにファイルオブジェクトを指定することで、ファイルへテキストを出力できる。その方法とwriteメソッドとの違いなどについて紹介する。
解決!Python:
文字列のisupperメソッド/islowerメソッドを使って、文字列が大文字だけで構成されているか、あるいは小文字だけで構成されているかを調べる方法と考慮点を紹介する。
解決!Python:
not演算子を使って整数の0と1を反転する方法と、~演算子を使ってビット幅で0と1を反転する方法を紹介する。
Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
かわさきからは「人は流れに乗ればいい」(シャア・アズナブル)やダイエット進捗について、一色からは「連載企画の状況や思ったこと」について書きました。
Pythonデータ処理入門:
データセットがどのような特徴を持つのか、その基本は最大値/最小値/平均値/中央値/最頻値/標準偏差などの基本統計量を使って調べられます。実際のデータを使って、これを体感してみましょう。
解決!Python:
os.getcwd関数とPath.cwdメソッドでカレントディレクトリを取得したり、os.chdir関数でカレントディレクトリを移動したりする方法を紹介する。
解決!Python:
Pythonではあるスコープの外側で定義されている変数の値を変更しようとするときには、nonlocal文でその変数にアクセスできるようにする必要がある。その方法や注意点を紹介する。
解決!Python:
Pythonでは関数などの内部からグローバル変数の値を変更するにはglobal文でそれがグローバル変数であると宣言する必要がある。
Pythonデータ処理入門:
NumPyが提供する基本統計量を調べるさまざまな関数を使って、サンプルデータにはどんな特徴があるかを調べてみましょう。
解決!Python:
globモジュールのglob関数を使うと、特定のパターンを指定して、それにマッチしたファイルやディレクトリのパス名を取得できる。その基本的な使い方を紹介する。
解決!Python:
osモジュールのname属性や、sysモジュールのplatform属性、platformモジュールのplatform関数などを使って、プログラムを実行しているプラットフォームを判別する方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyが提供するndarrayオブジェクトで行列を扱う際には、逆行列や行列式、行列の固有値と固有ベクトルが簡単に求められます。その基本を見ていきましょう。
解決!Python:
collectionsモジュールのCounterクラスを使って、文字列やリストにどんな要素が何個含まれているかを簡単にカウントする方法を紹介する。
解決!Python:
文字列のcountメソッドを使って、ある文字列の中に特定の文字列(部分文字列)が何個含まれているかを調べる方法を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
内積や行列積、アダマール積などさまざまな種類がある行列の積とそれらを計算する関数、2つのベクトル(行列)が似ているかどうかを判定できるコサイン類似度について触れてみよう。
解決!Python:
何らかのオブジェクトの型を知りたいときには、type関数とisinstance関数が使える。それらの使い方の基本を紹介する。
解決!Python:
Pythonのassert文はプログラムの実行時に、特定の箇所で特定の条件が満たされているかどうかをチェックして、満たされていなければ例外を発生させる。その基本的な使い方を紹介する。
解決!Python:
Pythonでは対話環境を終了するexit関数、sysモジュールが提供するexit関数、osモジュールが提供する_exit関数という3つのexit関数がある。これらの違いをまとめる。
Pythonデータ処理入門:
NumPyには最大値や最小値を求める関数/メソッドがとてもたくさん用意されています。それらの幾つかと最大値や最小値を求める際に注意が必要なNaN値の扱いについて見ていきます。
解決!Python:
Pythonコードを書くときに変数や関数、クラスなどの名前はどのように付けたらよいだろう。PEP 8で述べられているその基本をまとめた。
解決!Python:
Pythonでは値がないことはNoneオブジェクトで表現される。ある変数の値がNoneかどうかを調べる方法やその際の注意点を紹介する。
Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:
一色からは「執筆者のためのChatGPTの使い方」と「Code Interpreterに見るデータ分析の近未来」について、かわさきからは『ChatGPTの頭の中』(ハヤカワ新書)というお勧め本の概要紹介を書きました。
解決!Python:
timeitモジュールのtimeit関数は小規模なコードの実行時間を計測するのに使える。その基本的な使い方を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
NumPyが提供する多次元配列の要素を選択するために、その整数値のインデックスを配列で与えたり、ブーリアン値の配列を与えたりする方法を紹介します。覚えると便利に使えるはずです。
解決!Python:
timeモジュールのtime関数やperf_counter関数を使って、特定の処理の実行にかかった時間を計測する方法を紹介する。
解決!Python:
構造的パターンマッチのシーケンスパターンではさまざまなサブパターンを駆使することで柔軟な条件分岐が可能だ。その例と注意点を紹介する。
Pythonデータ処理入門:
ndarrayオブジェクトはさまざまな形で操作できます。今回はその基本となる形状の変更、四則演算、インデックスとスライスによる要素選択と値の変更を見ていきます。
解決!Python:
Python 3.10で追加されたmatch文は条件分岐をより柔軟形で行える。その基本構文と記述可能なパターンをざっくりと紹介する。