Python環境

  • 2019.05.26

関数ライブラリ

関数ライブラリ  当サイトの各記事で使用するための関数をまとめてあります。ここに載っている関数を全部コピーして Jupyter Notebook などに貼り付けておけば、あちこちの記事に飛んで必要なコードをコピーする手間が省けます。このページは修正や追加があるたびに更新されるので、定期的に立ち寄ってコピーし直してください。関数の説明は、それぞれのリンク先に載っています。 coordinate() […]

  • 2018.12.21

キーボードショートカット

コマンドモードとエディットモード  コードセルの左端に色のついたバーがあります。このバーが青色のとき、セルはコマンドモードになっています。このモードにあるときは、コードセルの追加や削除、コピーなど、コードセル自体を操作するショートカットキーを使うことができます。  バーが緑色のときは、セルは(コードを入力する)エディットモードになっています。このモードでは、インデント挿入や編集内容の取り消し(un […]

  • 2018.12.21

[Jupyter Notebook] ヘルプの表示と Tab 補完機能

help()関数  Python のオブジェクトには docstring とよばれる説明文(ドキュメント)が付属していて、help()関数を使って呼び出すことができるようになっています。たとえば、help(abs) と記述すると、指定するべき引数や戻り値などが表示されます。 help(abs) Help on built-in function abs in module builtins: ab […]

  • 2018.09.28

[Jupyter Notebook] ディレクトリを操作するコマンド

Jupyter Notebook でディレクトリを操作します  ディレクトリ を操作するマジックコマンドについて解説します。Windows ではディレクトリのことをフォルダと呼んでいるので、Windows をご使用の場合は、フォルダを操作するコマンドだと考えてください。 カレントディレクトリを取得  %pwdコマンド を使うと、現在開いているノートのディレクトリ(カレントディレクトリ)のフルパスを […]

  • 2018.09.17

[Jupyter Notebook] 実行時間の計測

コードの実行時間を計測します  Jupyter Notebook のマジックコマンドを活用して コードの実行時間を計測する方法 について解説します。 %%time, %time コマンドで計測します  コードセルの実行時間を計測するときには %%time コマンド などを活用します。  for 文を使って 1 から 106 までを足した場合の時間を計ってみましょう。 # 1+2+3+...+100 […]

  • 2018.09.08

[Jupyter Notebook] 文章や数式を添えます

軽量マークアップ言語 GitHub Flavored Markdown  Jupyter Notebook はその名の通り「ノートのように使えるエディタ」です。単にコードを書くだけでなく、プログラムがどのような目的で作られ、どのような仕組みで動作するのかなど、自分で事細かにメモしておくことができるようになっています。そのために備わっている機能が Markdown とよばれる 軽量マークアップ言語 […]

  • 2018.09.05

Jupyter Notebook の基本操作

Jupyter Notebook の使い方  この記事では Jupyter Notebook の起動方法と、基本的な使い方について解説します。 Jupyter Notebook の起動  Anaconda Navigator から Launch するか、Anaconda Prompt で >jupyter notebook と入力するとカーネルが起動します。    しばらく待つと、Webブラ […]

  • 2018.09.03

インタラクティブシェル(対話型実行環境)

インタラクティブシェルを起動します  プログラミングを始めるときは、しばらくの間は インタラクティブシェル で練習してみることをおすすめします。  「インタラクティブ」とは「対話」あるいは「双方向」という意味で、その名の通り、インタラクティブシェルを使うと、ユーザーは画面と対話するような感覚でプログラミングすることができます。    Anaconda をインストールすると、Anaconda Pro […]

  • 2018.08.07

Anaconda のダウンロードとインストール

 最強の言語 を、最高の開発環境 で。  Anaconda をインストールして Python を始めましょう。   Anaconda は豊富なライブラリを備えたパッケージです  Anaconda は Python 本体に加えて、数値計算・機械学習・データサイエンスに必要な機能(モジュール、統合開発環境、グラフツール)をまとめたパッケージです。  ユーザーは Anaconda を一度インストールする […]