Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなどが数多く見つかります。しかしその一方で、「どれが信頼できるのか分からない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2

[1] 本サイトでは、「PyTorch 公式チュートリアル（英語版 version 1.8.0）」を日本語に翻訳してお届けします。 [2] 公式チュートリアルは、①解説ページ、②解説ページと同じ内容のGoogle Colaboratoryファイル、の2つから構成されています。 両者は基本的には同じ内容です。本サイトでは 「Google Colaboratoryファイル」で、チュートリアルの日本語訳を用意しております(未完成分は順次公開いたします)。 [3] 本サイトのチュートリアルの閲覧および実行は、Google Colaboratory環境を前提とします。 （本サイトのライセンスはこちらとなります） [4] 本サイトに掲載している、日本語チュートリアルをまとめて配置したGitHubはこちらとなります。 [0] 目次（table of contents） 日本語解説へ [1] テンソル（T

キノコード テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。 日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。 著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。 こんにちは、キノコードです。 プログラミングをするとき、環境構築が上手くいかないことがありませんですか？ あるいは、新しくパソコンを買ったときに環境構築が面倒だと感じたことがありませんか？ そういった問題を解決してくれるソフトウェアが、Dockerです。 Dockerは誤解を恐れずにいうと、バーチャル上で使える、新しいパソコンを無料で貰えるようなものです。 バーチャル上というと少しわかりにくいかもしれません。 別の言い方をしてみると、パソコンの中に、もう1

はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla

書籍はこちら。 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで Web＋DB PRESS plus 作者:altnight,石上 晋,delhi09,鈴木 たかのり,斎藤 努技術評論社Amazon 元々WEB+DB PRESS plus で連載されていた内容をまとめた本。連載期間は2020年6月〜2023年8月のものだったらしいけど、書籍化にあたって加筆されているらしい。 初版の発行は2024年9月と最近である。 この本を読もうと思った経緯 仕事で少しだけPythonを使うことになったから。作るものは簡単なツールだったんだけど、それにあたって環境周りやらLinter、Formatterとかは最近は何を使うといんだろう？っていうのをキャッチアップしたかった。 こればっかりはとっかかりがないことにはドキュメントを見に行くこともできないので、いい感じにまとめられてる情報を

みなさん、こんにちは！私は株式会社ulusageで技術ブログを担当しているエンジニアです。最新の情報や、日々の開発で役立つTipsを皆さんと共有していきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。（もしこのブログの仕組みやシステムフローに興味があれば、ぜひお知らせください。皆さんのご要望に応じて、詳細な記事を作成します！） Pythonでのデバッグ：print()からic()へ、革新の手法 はじめに Pythonで開発を進める中で、皆さんも一度は「なぜこのコードは期待通りに動かないのだろう？」と頭を抱えたことがあるのではないでしょうか。そのようなとき、print()関数を使って変数の値を出力し、デバッグを行うのは一般的な手法です。しかし、複雑なコードや大規模なプロジェクトでは、print()だけでは限界があります。今回は、そのデバッグ手法を一歩進めるためのライブラリ「IceCream」とそ

概要 『WEB+DB PRESS』の人気連載が待望の書籍化です。Webシステム開発から機械学習・データ分析まで、現場で使えるPythonのノウハウが1冊にまとまっています。取り上げる話題は、環境構築、コード品質、テスト、構造化ログ、リリース管理、Django、Django REST framework、GraphQL、Fast API、Django ORM、データサイエンスプログラムの品質、データ分析レポート、pandasのパフォーマンス改善、JanomeとSudachiPyによる日本語処理、pandasやNumPyによるテスト、数理最適化などなど。今日から仕事で活かせるヒントやテクニックがきっと見つかるです。 こんな方にオススメ 脱初心者を目指す方 Pythonの入門を終えた中級者の方 すでに趣味の開発ではPythonを使っており、実務レベルにステップアップしたい方 Pythonがソフト

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024.9.7：Anvilについて追記しました。 2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございま

鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、第1回で紹介したPython 3.10の新機能「構造的パターンマッチング（Structural Pattern Matching⁠）⁠」の続きをお届けします。 前回は構造的パターンマッチング全体の説明、いくつかのパターンをコード例を交えて紹介しました。今回はその続きとして、前回紹介できなかった他のパターンについても紹介します。 Python 3.10の新機能：構造化パターンマッチング | gihyo.jp 構造的パターンマッチングとは 前回の繰り返しになりますが、この記事で初めて構造的パターンマッチングを知った人に向けて、簡単に紹介します。詳細は上記の記事を参照してください。 構造的パターンマッチングはPython 3.10で新しく導入された文法です。Python 3.10は2021年10月に

ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ

「Tkinter」というGUIライブラリを利用することで、PythonでもデスクトップのGUIアプリを作成できる。その方法を解説しよう。

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偏微分方程式の数値解法とは偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。有限体積法（Finite Volume Method）: 保存

Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開

はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 VScodeを使うメリット 設定のカスタマイズが豊富 外観の設定や、キーボードショートカットなどが豊富であり、よりパーソナライズされた開発体験を得られます。 情報が多い VSco

はじめに 因果推論100本ノック（自作）1本目~10本目の問題とPythonのサンプルコードです． 問題の不備や内容の誤り等ありましたら，ご指摘いただけますと幸いです． 設定 アナリストの分析レポートが営業の受注件数にどれくらい貢献しているかを分析するケースを考えます． 今回は，下記フォルダの「causal_knock1.csv」ファイルのデータを利用します． データのカラムの概要は下記の通りです． 変数名 データの概要 備考

はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere