Pythonの開発環境にはいくつかの種類があり、代表的なのが「Anaconda」（アナコンダ）だ。Anacondaの概要やインストール方法、基本的な使い方を紹介する。 Anacondaを使って、プログラムを作りましょう。Anacondaには様々なツールが同梱されており、開発するプログラムの内容に応じて、使いやすいツールを選べます。本稿では、「Anaconda Navigator」（アナコンダ・ナビゲーター）を使ってツールの一覧を確認した後に、Anaconda PromptとJupyter Notebookを使ってプログラミングを行います。 Anaconda Navigatorでツールを確認する 「Anaconda Navigator」は、Anacondaに同梱されている各種のツールを起動するためのソフトウエアです。Pythonの実行環境を管理する機能もあります。いくつかのツールはWindo

この世には「関数電卓」と聞いて目が輝く人と、そうでない人がいるでしょう。エンジニアである私も含め、目が輝く人は、日本では少数派なのではないかと思います。残念なことです。 「電卓」がなくなって困る人は大勢いるはずですが、「関数」を知らなくても、普通に生きて行けるのも事実。でも関数がなかったら、株価を予測してお金儲けできないし、現代社会を支えるテクノロジーは明治か中世くらいに戻ってしまいます。関数は、社会科学を含む科学的現象を数学的に見るための「目」としてとても重要です。理系の学生は、「科学の目」を養うために関数電卓を使います。 「プログラミング」と聞いて目が輝く人は、関数電卓の場合よりちょっと多いかも知れません。なんと最近の関数電卓は、Pythonでプログラミングできるのです。「えっ、そうなの？」と思った人。私も同じ事を思いました。CASIOの関数電卓『fx-CG50』は、2018年に公開さ

連載目次 前回は、微分法の数値計算を行いました。今回は、積分の数値計算法を見ていきます。まず、高校で学んだ台形公式を使った積分の数値計算を行い、次により精度のよいシンプソンの公式を使った数値計算を行います。また、乱数を使ってデータのサンプリングを行うモンテカルロ法も紹介します。Pythonの文法やライブラリに関してはNumPyのlinspace関数の利用と、乱数の利用を取り上げます。 今回の練習問題としては、正規分布の－2σ～2σ までの累積確率を求めるプログラム、曲線の長さを求めるプログラム、マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による正規分布のサンプリングを行うプログラムを取り上げます。 上に記した各種の方法は、中学・高校の数学で全て理解できるものです。聞き慣れない用語が幾つか登場しているかもしれませんが、実際のところ面積や割合を求めるために総和の計算をしているだけです。気軽に読

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家電量販店に行くと今でもボイスレコーダーのコーナーがあり人気だ。またスマートフォンにも必ずボイスメモアプリがある。筆者も一時期アイデアをボイスメモで録り溜めていた。しかし、ボイスメモは聞き直す必要があり管理が面倒という欠点もある。そこで、今回はPythonからMicrosoftのAPIを利用して自動的にボイスメモをテキストに変換する方法を紹介しよう。 WAVファイルを音声認識してテキストに変換したところ 音声認識APIを使ってみよう AI技術の進歩により音声認識の精度が向上している。これまでも音声認識の技術はあったものの精度が今一歩だった。そして個人ユーザーが気軽に活用できる感じではなかった。ところが、最近では、各社が競い合うように音声認識の精度向上に力を入れている。各社から発売されているAIスピーカーを積極的に活用している読者も多いことだろう。 そして、大きな点として、Microsoft

JavaやCで組むのは他人のためのプログラムで、Pythonで組むのは自分のためのプログラム、という違いがないかなという話。 TIOBEでとうとうPythonが1位になったというニュースが流れてました。 https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1357645.html でも、Pythonが1位になったとはいえ、CやJavaであったような、世の中のプログラム全部Pythonになるみたいな雰囲気はないなと思いました。 で、こんなツイートをしたわけです。 PythonがJavaやCを抜いて1位になるのは、JavaやCが担っていたところがPythonに置き換えられたのではなくて、他人のためのプログラミングではなく自分のためのプログラミングが増えたということじゃないかなと思う。https://t.co/LeM3ADCwAA— きしだൠ(K1

中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう

Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実

計算機による計算とは何か、計算できるものとできないものの境界はどこにあるのか―それを明らかにする計算理論は、計算機科学においてもっとも基本的、かつ重要なものです。本書では、概念の説明や、結果の証明にPythonプログラムを利用する実践的なアプローチにより、計算可能問題と計算不能問題、扱いやすい問題と扱いにくい問題があること、文章では簡単に表現できても計算機には解けない重要な問題が数多くあること、効率よく解ける問題と解けない問題があることなどを、計算理論の礎を築いたアラン・チューリングとリチャード・カープの論文の抜粋とともに解明します。チューリングマシン、有限オートマトン、万能計算、非決定性、チューリング還元、計算量クラス、NP完全性などのトピックをカバーしています。 謝辞 まえがき:教科書として使う方へ 全体像 1章　はじめに:計算できるもの, できないものとは 1.1　扱いやすい問題 1

はじめに みなさん。Pythonで型書いてますか？最近は型の重要性を再認識しているので、皆さんにもぜひPythonで型を書いて頂きたいと思ってこの記事を書きました。 注意事項として今回の記事では下記の事項については言及しません。 型チェックツールの導入方法(mypy,pyrightなど) 今回の内容は以前の書いた記事の補足内容となっていますので、以前の記事ももしよければ参照ください。 実践！！Python型入門(Type Hints) そもそもPythonでなぜ型を書くのか？ Pythonは動的型付き言語なので、型を書かなくてもプログラムは動きます。型を書かないことで、コードの量は少なくなりますし、初学者にとっても習得しやすい言語となっていることはメリットかと思います。 ただし、ある程度の行数のコードを書く場合、プログラムを複数人でメンテナンスする場合、型がないと以下の様な問題が発生する。

【短期集中連載】〈第3回〉何万回のコピペがゼロに！Excel作業を自動化するPythonプログラム実例 テレワークで上司から大量の単純作業を振られ、家で黙々と作業をこなすビジネスパーソンの救世主！　単純な事務作業の手間をなんと10分の１以下に圧縮する時短化ツール、Python。 『めんどうな作業が秒速で終わる！ Excel×Python自動化の超基本』（宝島社）の著者である伊沢剛さんにExcel×Pythonのすごさを解説していただく連載も、第３回を迎えました。 今回は、実際の作業を自動化するプログラムの一例として、「コピペ」のプログラムの動作を紹介します。Excel×Pythonのすごさを実感してみてください！ 第1回はこちら 第2回はこちら 複数のExcelシートにあるデータを１つのシートに統合！ Excel×Pythonの実例として、Excelブックの中にある複数のシートに入力された

非同期プログラミング 非同期プログラミングについて、聞いたことのある人は多いと思います。例えば、フロントエンドで使われているJavaScriptはシングルスレッド言語で、メインスレッドをブロッキングさせないため、様々な関数は非同期処理になるよう実装されています。Node.jsもその性質を受け継ぎ、I/Oバウンドタスクに長けています。しかし、Pythonになると、並列・並行処理に対応しているため、ほとんどの人は自身のプロジェクトで非同期プログラミングを利用した経験がないでしょう。もちろん、Tornado、TwistedやGeventなどの非同期フレームワークが有名で使ったことのある人は少なくないですが、変わったエラーにぶつかった時はなかなか解決できないでしょう。 近年のPyConの傾向から見れば分かりますが、非同期プログラミングは間違いなくPythonエコシステムの次のトレンドになります。ま

まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a

こんにちは。倉内です。 プログラミング学習をしていると「アルゴリズム」という単語を聞くことがあると思いますが、いつかしっかり勉強しようと思いつつ手を出せていない方も多いのではないでしょうか。 アルゴリズムは独学では少々とっつきにくい分野ですが、アルゴリズムの知識があれば、よりパフォーマンスが高い処理を実現することができます。 特に大量のデータを扱う場合は、ループを何重にも回すなどの単純処理では途方もない処理時間がかかるため、効率のよい方法を採用する必要があります。 そこで今回は「アルゴリズムとはなにか？」から始まり、データ探索を例にアルゴリズムの基本を説明していきます。Pythonで実際のコードも書いてみますので、ぜひご自分でも実行して試してみてください。 なぜアルゴリズムを学ぶのか アルゴリズムの基本 データ構造を知ろう 配列 スタックとキュー 木構造（ツリー構造） 探索アルゴリズム 線

皆さんはPythonの強みを最大限に発揮できているでしょうか。翔泳社から発売した『Pythonトリック』は、その強みの数々をTIPS集としてまとめた1冊です。今回は本書から、コードのエラーを自動的に検出しプログラムの信頼性を高められる機能「アサーション」について抜粋して紹介します。 本記事は『Pythonトリック』の「CHAPTER 2　よりクリーンなPythonのためのパターン」から抜粋したものです。掲載にあたり一部を編集しています。 2.1　アサーションによる安全対策 本当に役立つ言語の機能が案外に注目されないことがあります。どういうわけか、これに該当するのがPythonの組み込みのassert文です。 ここでは、Pythonでのアサーションの使い方をざっと紹介します。アサーションを使ってPythonプログラムでエラーを自動的に検出する方法がわかるでしょう。このようにすると、プログラム

プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言

今回はPythonで手軽にデスクトップアプリが作れる点に注目して、簡単な英和辞書を作ってみよう。最近では多くの辞書データが無料で公開されている。こうした無料データを自作プログラムから利用できれば、オリジナル辞書ツールを手軽に作成できるだろう。自作の辞書ツールを作ってみよう。 手軽にオリジナル英和辞書を作ってみよう 最初に英和辞書データを入手しよう まずは、英和辞書データを入手しよう。検索してみると、英和辞書のデータは、データベース形式で扱いやすく加工してある、EJDict-handを利用する。生のテキストデータに加えて、SQLite形式でも提供されている。また、65,600語を収録している。 そもそも、この英和辞書データは、パブリックドメインの辞書データejdicをベースにしつつ、筆者がメンテナンスをしているものだ。こちらのGitHub上でメンテナンスしている。 実際のSQLite形式のデ

プログラミング初心者がpythonを学ぶ第三弾です。今回は簡単なプログラムを実際に書いてみましょう。 変数について input関数について データ型について データをまとめるtupleとlist リストが不変である場合はtuple リストが変わるもの場合はlist プログラムを書いてみよう 終わりに 変数について プログラミングでは避けては通れない変数というものがあります。 変数は簡単にいうと、代名詞みたいなものです。 方程式で書くと以下のような形になります。 日本一大きい山　＝　富士山 highest montain = fujisan この変数をあらかじめ設定しておくことによって日本一大きい山が富士山ではなくなった場合でもすべてのプログラムに記載されている富士山という単語を変える必要はなくなり、上記の赤文字部分を変更することで対応が可能となります。 input関数について プログラミン

Excelは業務上の様々なデータを管理するのに欠かせない存在だ。そのため、Pythonを使って操作を自動化できると便利なことが多い。今回は、PythonからExcelファイルを作成する方法を紹介する。日本中で新年号「令和」が話題になっているので、Excelファイル作成の例題として和暦西暦の対応表を作ってみよう。 Excelライブラリの『openpyxl』をインストールしよう ただし、Python自体には、Excelファイルの読み書き機能は搭載されていない。しかし、拡張ライブラリをインストールすることで、読み書きできるようになる。 Windows環境にAnacondaをインストールしているなら、Windowsのスタートメニューより「Anaconda3 > Anaconda Prompt」を起動しよう。macOSなら『標準のターミナル.app』を開いて以下のコマンドを入力して、openpyxl