Pythonのソースコード一覧

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【Python】ソースコード(サンプルコード)一覧

パスの取得と組み立て 
外部ライブラリ:なし
ファイルの操作 
外部ライブラリ:なし
ジャンケンのプログラム
外部ライブラリ:なし
実行時間を計測する
外部ライブラリ:なし
乱数を生成する
外部ライブラリ:NumPy
三角関数の値を求める
外部ライブラリ:NumPy, SymPy
素数判定・素因数分解プログラム
外部ライブラリ:SymPy
生年月日から年齢を計算する
外部ライブラリ:dateutil
BMIと標準体重を計算する
外部ライブラリ:なし
Excelファイルの読み込み
外部ライブラリ:pandas, NumPy
簡単なゲームを作る
外部ライブラリ:Pygame Zero
3Dグラフを描く
外部ライブラリ:Matplotlib
等高線を描く
外部ライブラリ:Matplotlib
ニューラルネットワーク
外部ライブラリ:NumPy
氏名をランダムに生成する
外部ライブラリ:NumPy, pandas
都道府県の無作為抽出
外部ライブラリ:NumPy, pandas
文章や単語を別の言語に翻訳する
外部ライブラリ:googletrans

あとりえこばとが作成した Pythonソースコードサンプルコード)をまとめてあります。「生年月日から年齢を計算する」、「氏名を自動生成する」など、様々な種類のプログラムについて、ライブラリを最大限に活用しつつ (車輪の再発明は避けつつ)、なるべく短く簡潔なサンプルコードを掲載するように心がけています。単に関数やクラスを掲載するだけでなく、設計に至る思考手順もなるべく丁寧に解説します。アプリケーション開発の参照資料として活用してください。

上に並ぶメニューの各項目にはプログラミングコードを動作させるために必要な外部ライブラリを記載しています。そのほとんどは、Python ユーザーの間で有名なパッケージであり、Anaconda に同梱されているものです。Anaconda 以外の環境であっても、pip コマンドで簡単にインストールできるはずです。

掲載ソースコードのほとんどは、特殊な(すなわちプログラミング以外の)知識がなくても理解できるものです。それでも場合によっては使用するライブラリの内部で使われている数学について、深入りしない程度に注釈をつけることもあります。たとえば一様分布乱数と正規分布乱数の違いについて、2 ~ 3 行程度で説明を添えることがあるかもしれません。乱数生成アルゴリズムについてはブラックボックスでかまいませんが、実行結果の違いについては、ある程度把握しておく必要があるからです。

ニューラルネットワークは長期連載記事を使って解説されたもので、上のメニューからは最初の記事に飛びます。この分野ではいくらか高度な数学知識が必須ですが、高校数学以上の内容は記事の中で丁寧に説明してあります。