かわさきしんじ

リストにどの要素が何個含まれているか、数えたいことってありますよね。もちろん、自分で書いても構いません。でも、あのモジュールのあのクラスを使うのがカンタンですよ。

ある値が特定の範囲に含まれるかどうかを調べるときってありますよね。そんなときにはどう書いていますか？　もしかしたら、いつものやり方以外にもいい方法があるかもしれませんよ？

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139弾はタプル／辞書／集合というPythonプログラマの必須科目について、その作成と内包表記の使い方、要素の取り出し、要素の取り出しや操作までを1冊のeBookにまとめました。

グラフのサイズを調整したり、タイトルや軸ラベル、凡例、グリッド線、注釈などを追加したり、一度に複数のグラフを表示したりする方法をマスターしよう！

リストの全要素が一定の条件を満たしているかどうかを判断したい？　そんなコードをfor文で記述していませんか？　そういうときには、アレを使うのがよいですよ！

1万個の整数値をテキストファイルに書き出すPythonコードがあるとして、メモリ消費量を少なくするにはどうすればよいのかを考えてみてください。

len関数でリストの要素数を調べて、その数が0より大きいかどうかを比較したりしていませんか？　チッチッ！　リスト（コレクション）の性質を理解して、もっとPythonicなコードを書くようにしましょう！

Pythonでデータを可視化するために広く使われているMatplotlib。そのpyplotインタフェースを使って、さまざまなグラggフを手軽に作成する方法を紹介します。

空のリストを作成するには、list関数を使う方法と空のリストリテラル（[]）を使う方法が考えられます。結果は同じになる、これら2つの方法ですが、そこに違いはあるのかないのか、知っていますか？

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136弾は『解決！Python』からファイル操作を扱った記事をまとめました。open関数からwith文、Pathクラス、structモジュール／pickleモジュール／shelveモジュールなどを使う方法までをひとまとめ！

かわさきからは「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」というタイトルで日々の原稿執筆で「どのようにChatGPTを“相棒”として活用しているか」について、一色からは「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」というタイトルで数学のつまずきから始まった最新AI技術を活用した“ぼくのかんがえたさいきょうの自習スタイル”について書きました。

if文でif節とelif節がズラズラと並ぶことってよくありますよね？　そんな状況になってきたら、もっとスマートに処理を分岐するためにアレを使ってみませんか？

文字列には+=演算子があって、これを使えば、カンタンに2つの文字列を結合できますよね。でも、使い過ぎには注意が必要です。たくさんの文字列をサクッと結合する方法、分かりますか？

Pythonのリストとfor文の組み合わせってよく見かけます。みんなよくやりますよね。でも、for文と組み合わせなくてもやれることって意外と多いんです。今回はそんな問題。

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133弾は『解決！Python』から正規表現を使って文字種を判定したり、部分文字列を取得したりする方法を解説した記事をまとめました。

PEP 8って知ってます？　Pythonで標準的なコーディング規約ですよね。でも、どこまでその内容を理解できていますか？　PEP 8の理解度を一緒に試してみましょう。

BMI、血圧、善玉コレステロールなど、さまざまなデータを特徴量として重回帰分析を行いながら、単回帰分析のモデルよりも良い性能のモデルを作ってみましょう。

リストではよくあるin演算子を使った要素の存在確認。辞書でもキーの存在確認とその値を取得するときにも同じことをしていませんか？　もっとシンプルでよい方法があるんです。

Pythonにall関数ってありますよね。使ったことあります？　もちろん？　そんなあなたに問いたい。このリストを渡したときに、戻り値がどうなるかを。分かりますよね？

再帰関数は自分自身を関数の内部で呼び出す関数です。Pythonでももちろん使えます。でも、そこにはちょっとした制限もありますよ。知ってましたか？

Diabetesデータセットから特徴量としてBMIを選択して、単回帰分析を行ってみます。単回帰分析でうまくターゲットを予測できるのかどうかを見ていきましょう。

複数のリストの要素に同時にアクセスする場合、何を使いますか？　インデックス？　いえいえ、もっといい方法がPythonにはあるんです。もちろん覚えていますよね？

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131弾は『解決！Python』から文字列の文字種をチェックする方法を解説した記事をまとめました。

普通に関数を定義しただけなのに、どうしてそうなるの？　というときがありませんか？　もしかしたら、このワナにハマっていませんか？

open関数でファイルをオープンして、readメソッドでファイルの内容を読み込んで、最後にcloseメソッドでファイルをクローズする。それがふつ〜かもしれませんが、もっとカンタンに書く方法がありますよ？

箱ひげ図や四分位範囲を用いた外れ値の検出、正解ラベルの分布の調査、データセットのZスコア標準化を行って、Diabetesデータセットで回帰分析をする準備をしていきます。

リストの要素が単純な値ではない場合、それを自分が思った通りの順番に並べ替えるにはちょっとした知識が必要になります。覚えているかどうかを確認してみましょう。

一色からは「株価が下がったら……」という題でバーゲンセールのように安くなった時に株を購入するインジケーターのスクリプトを作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「なぜ『Pythonクイズ』なのか？」という題で「なぜ『解決！Python』の代わりに『Pythonクイズ』を始めたのか」──その理由と背景、そして込めた思いについて書きました。

リストの要素にはインデックスでアクセスできますが、for文ならインデックスなしでも反復が可能です。でも、要素とインデックスの両方が必要なときにはどうしたらよいでしょう。ちょっと思い出してみませんか。

連載の最後にデータセットの読み込み、可視化、回帰分析などの作業を一気通貫でやってみます。今回はそのうちのデータセットの読み込みと可視化を取り上げます。

「リストの要素を逆順に」と聞かれたら、どんな方法をどれくらい思い付きますか？　あの方法やその方法は誰でも分かるでしょうけど、こんなやり方もあるかもしれません。というのを考えてみましょう。

リストやタプルの要素をインデックスやスライスを使って取り出して、変数に代入することはよくありますが、そのコード、もしかしたらもっとカンタンに記述できるかもしれませんよ？

Pythonのコードを書いていて1文がとても長くなるときには、それを複数の行に分けて書くのが普通ですよね。このとき、バックスラッシュを使っている人もいるでしょう。でも、バックスラッシュを使わない方法もあるんですよ。

正規化と標準化はデータセットのスケーリングに大いに役立ちますが、今回は実際にどんなふうにスケーリングが行われるかについてちょっと見てみましょう。

Pythonistaなら積極的に使いたい内包表記。そして同じことを分かりやすく書けるforループ。内包表記とfor文の関係を理解しているかどうかを試してみませんか？

同じ代入文がプログラムの中で複数回出てくるときってありますよね。それらを1つにまとめられるものならまとめてスッキリしたいと思うのがプログラマーの性（さが）です。どうすれば、まとめられるのか、考えてみましょう。ただし答えは1つじゃない？

Python 3.13ではlocals関数の挙動について標準化がなされた。これにより、同じコードを実行したときにその挙動が以前のバージョンとは異なる場合がある。このことを中心に幾つかの変更点（リリーススケジュールの変更など）を取り上げていこう。

Collectionsモジュールが提供するChainMapクラスを使って複数の辞書をひとまとめにして取り扱うための基本的な方法とその注意点、簡単な例を示す。

Pythonでは関数のパラメーターには幾つかの種類があり、引数の渡し方にも位置引数やキーワード引数といった種類があります。どのパラメーターにどの引数が渡されるのか、ちゃんと理解しているかをクイズで確認してみましょう。

Pythonは以前からその実行速度が欠点とされていた。これを大きく改善する可能性を持つJITコンパイラがPython 3.13では実験的にサポートされた。これがどんなものかを見てみよう。

f文字列を使うと変数や式の値をスッキリと書式化できます。が、日付を書式化しているそのf文字列、もっとカンタンに書けるんじゃないですか？

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123弾は『解決！Python』から日付を扱うdatetimeモジュールの記事をまとめました。

Python 3.13の新機能の中からこれまでよりも高機能なREPL、マルチスレッドプログラムを実行する際の足かせになることがあったグローバルインタープリタロックを無効化したフリースレッドモードについて見てみよう。

Pythonに標準で付属するcollectionsモジュールには、両端の要素へのアクセスを高速に行えるコンテナであるdeque（デック）クラスが含まれている。その基本的な使い方を紹介する。

Pythonに標準で付属するcollectionsモジュールには名前付きタプルをサポートするnamedtuple関数がある。これを使って名前付きタプルを使用する方法を紹介する。

かわさきからは「買っちゃった！」というタイトルでNPU搭載のノートPCを手に入れてローカルLLMを動かしてみたことについて、一色からは「文章を引き締める技術」というタイトルで「する」や「行う」などの抽象的な表現を具体的な動詞や表現に置き換える技術について書きました。

浅いコピーと深いコピーの違い、copyモジュールが提供するdeepcopy関数の使い方、深いコピーを作成する関数の実装例を紹介する。

データのスケーリング、正規化、標準化とはどんな処理なのか、その違いは何かなどを簡単なDataFrameオブジェクトを例に見ていきましょう。

pathlibモジュールが提供するPathクラスのabsoluteメソッドとresolveメソッドはどちらも絶対パスを得るためのものである。その違いや使い分けについて紹介する。

os.pathモジュールが提供するabspath関数で特定のパスの絶対パスを取得する方法や、その際に注意する点、pathlib.Path.absoluteメソッドとの振る舞いの違いなどを紹介する。