programming

アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座 | pythonを使ってみよう3-4(pythonのルール・フォーマットの基礎知識: PEP-8)[第9回]

pythonのスクリプト(ソースコード)を書く方法をご紹介します!今回からは関数を定義して使ってみるなど複雑な処理をやってみましょう!まずはpythonで本格的にスクリプトを書く際に意識すると良いことを知識としてご紹介します!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座 | pythonを使ってみよう3-3(簡単なpythonスクリプトの書き方と実行方法)[第8回]

pythonを実際に使う方法を解説します!pythonを動かす方法はいくつかありますが、今回はスクリプト(ソースコード)を書く方法をご紹介します!まずはごく簡単なスクリプトを書いて実行してみましょう!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座 | pythonを使ってみよう3-2(Atomエディタのおすすめカスタマイズ方法)[第7回]

スクリプトを書く準備として、前回インストールしたAtomエディタをカスタマイズします!快適なコーディングを行うために重要なステップです。一つ一つ説明しますので、一緒にやってみましょう!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座 | pythonを使ってみよう3-1(Atomエディタのインストール方法)[第6回]

今回から複数回に渡ってpythonのスクリプト(ソースコード)を書く方法を簡単にご紹介します!今回の記事ではスクリプトを書く準備としてAtomというエディタをインストールします。m1 mac特有と思われる問題の解決策もご紹介します。一つ一つ説明しますので、一緒にやってみましょう!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座|pythonを使ってみよう2(Jupyter Notebookを使う方法)[第5回]

今回はJupyter Notebookを使う方法をご紹介します!pythonでプログラミングを学ぶときや、データ分析で方法を色々と試しながらコードを書く際によく使う方法です。複雑な処理を書くこともできますし、実用的で便利な手段です。ぜひ習得しましょう!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座|pythonを使ってみよう1|(ターミナルから直接操作する方法)[第4回]

pythonを実際に使ってみましょう!pythonを動かす方法のうち、最も単純な方法をご紹介します!ターミナルで直接pythonを実行します。簡単な計算ならサクッとできて便利です。本格的にpythonの学習を始める前に、どんなことができるのか掴みましょう!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座|python環境構築(python3.9をM1 Macにインストールしよう!)[第3回]

pythonを始める前の準備として「環境構築」を行います。パソコン上に「仮想環境」と呼ばれるpython用の作業場を作ります。この記事では、M1チップ搭載のMacにおける環境構築の方法をお伝えします!今日のゴールはM1 Macでpythonを使えるように環境を整えることです!一緒にやってみましょう!
アラサーOLのためのpython入門講座

python入門講座|ターミナル操作入門(pythonを学び始める前に1)[第2回]

この講座では、プログラミング初心者の方のためにpythonのアドバイスをstep-by-stepで行います。今回、まずは「ターミナル」や「端末」と呼ばれるCUI(Character User Interface)の初歩的な使い方を覚えましょう!CUIでは、パソコンに実行させたい処理をコマンド文として入力することで実行することができます。pythonに直接関係がない部分もありますが、プログラミングの感覚を養うことができます。さらに、ファイルの一括処理ができたり、pythonを立ち上げて簡単な計算をパッと行えるといったメリットもあります。
アラサーOLのためのpython入門講座

アラサーOLのためのpython入門講座、開設![第1回]

「アラサーOLのためのpython入門講座」を開設します!この講座では、実在するアラサーOLのMi坊さんに、pythonを学習していく上でのアドバイスを行います!「パソコンもプログラミングも初心者だけど、プログラミングができるようになりたい!」本講座では、そのようなみなさまがpythonを習得できるような豆知識をお伝えします!
データサイエンス

統計学&pythonレシピ | 任意の確率分布からのサンプリング4(NumPy棄却サンプリング編)

本シリーズでは、任意の確率分布からランダムサンプルを得る方法をご紹介します!シリーズ第4回の今回は、棄却サンプリングをNumPyで高速実装する方法をご紹介します!第2回で紹介した方法の1/100程度の計算時間に短縮できる実践で役に立つ実装方法です!お試しください!
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