皆さんこんにちは週7フリーランスのりゅうです。
今日も引き続きPythonの基礎動作を覚えていきたいと思います。
▽Pythonの基礎的な動作についてpart1
https://dragonhelloworld.com/data_scientist_3/
関数について
同じような作業を繰り返す時に、毎回それをやるのは面倒なのでフォーマット化したいですよね。例えばPCのショートカットキーのように。
そんな感じでPython内でも「関数」というものを定義して決まった動きを決めることが出来るようです。
今回は参考書の中にあった「フィボナッチ数列」というものを関数で作ってみました。
1,1,2,3,5,8,......のように2個前の数字と1個前の数字の和が3個目の数字、というのを永遠に繰り返して並んでいる数字の列です。
こんな感じで自分で名前をつけて、どのような役割をしてほしいかを勝手に決められるんですね！
ライブラリの準備
Pythonの基本的な動き方はわかってきたので今度はライブラリを準備します。
ライブラリとは、もともと用意されている外部のプログラムのことです。
一度入れてしまえば複雑なコードを書かなくても計算ができるようになる拡張パックのようなものですね。
データサイエンスでよく使われるライブラリには以下のようなものがあるそうです。
ライブラリ一覧
- Numpy(ナンパイ)：基本的な配列や数値計算をするライブラリ。Pythonの基本中の基本。
- Scipy(サイパイ)：Numpyをさらに機能強化。統計や信号計算が可能。
- Pandas(パンダス)：データフレーム形式で様々なデータを加工するためのライブラリ。
- Matplotlib(マットプロットリブ)：データをグラフ化するためのライブラリ。
上記の4つらしいですが、今は何のことかさっぱりです、、
とりあえずこれらが必要らしいのでJupyter環境で使えるようにしていきます！
import numpy as np
# Numpyというモジュールを「np」という識別名でインポートするという意味
# 「np.機能名」でNumpyが使えるようになる
from numpy import random
# これはnumpyのrandomという機能を使えるようにする & 簡単に書けるようにするもの
# 本当は「np.random.機能名」と書かなければいけないのが、「random.機能名」のように書ける
ついでにマジックコマンドについても勉強しておきます。
Jupyter環境では、マジックコマンドという「%」で始めるコマンドで様々な操作をするための特殊な命令文のようなものがあるようです。
例えば、「%run」で外部コマンドの実行、「%cp」でファイルのコピー、「%time」で時間の計測など。
そしてライブラリにも拡張マジックコマンドが2つ存在します。
マジックコマンド
- %precision：Numpyの拡張。データを表示する際に、少数、第何桁まで表示するかを指定
- %matplotlib：Matplotlibの拡張。グラフなどの表示方法を指定。「inline」と記述すると、その場所にグラフなどが表示される。%matplotlibを指定しない場合は、別ウィンドウで表示される。
正直今の段階では半分くらい何言っているのかが分かっていませんが、それぞれのライブラリを学びながら適宜戻ってきて改めて意味を確認するようにしたいと思います、、、
それでは次回からはNumpyの基礎について勉強していきます！
今回もご視聴ありがとうございました！