検索

かわさきしんじ

かわさきしんじがアイティメディアで執筆した記事一覧です。

Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:

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。

()

Pythonステップアップクイズ:

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最新情報キャッチアップ:

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。

()

Python最新情報キャッチアップ:

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。

()

解決!Python:

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。

()

Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:

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。

()

Pythonデータ処理入門:

DataFrameオブジェクトの指定した列のヒストグラムを描画することで、データの分布を視覚的に把握できます。また、年齢層のような考え方を基に、列のデータを一定のグループにまとめる(ビニングする)ことが可能です。その方法を見ていきましょう。

()

Pythonデータ処理入門:

Pandasでデータを処理する際には避けては通れない欠損値。その概要と欠損値かどうかの判定方法、欠損値が行や列に含まれているかを確認する方法、それら数をカウントする方法、欠損値を含む行や列を削除したり置き換えたりする方法を紹介します。

()

Deep Insider's Eye 一色&かわさきの編集後記:

一色からは「ONEXPLAYER X1 AMD版で楽しむChatGPT×プログラミング」という題でX1を数週間使って気付いた問題と、その解決のために始めたChatGPTを駆使したプログラミングについて、かわさきからは「何をもってPythonicなのか(refrain)」という題でforループとif文を使って書いたコードとリスト内包表記で書いたコードのどちらが「初心者にとって分かりやすいか」「Pythonicなのか」について書きました。

()

解決!Python:

datetimeモジュールのdatetimeクラスやdateクラスのweekday/isoweekday/strftimeメソッド、calendarモジュールのweekday関数を使って日付から曜日を取得する方法を紹介する。

()

解決!Python:

ビット単位のAND/OR/XOR/NOT演算とビットシフト演算について紹介し、それらによってビットパターンがどう変化するかを確認していく。

()

Pythonデータ処理入門:

pandasのDataFrameオブジェクトの要素を選択するにはたくさんの方法があります。その中からat属性とiat属性、それからブーリアンインデクシングと呼ばれる方法を用いてアクセスする方法を紹介しましょう。

()
ページトップに戻る