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今日も Python でドッタンバッタン大騒ぎだヨ!

わーい!きみは Python が得意になりたいフレンズなんだね!!

まさかこれが講義資料だとは誰も予想しまい

第1回講義(9月24日)

  • Googleアカウントを取得しよう
  • Google Colaboratory を使おう。 課題提出は、Google Drive から、指定したメールアドレスに「共有」する。(教員である私のみとの共有になります。教室全体の共有ではありません。)
    • もし Google Colaboratory が使えない人は、ローカルで jupyter notebookを起動。課題提出は Google Drive で共有する。
  • Pythonウォーミングアップ で Python 文法の基礎を学ぶ。
    • https://qiita.com/maskot1977/items/0e01439e4f58fb49a4a7
    • 第1回講義では、これの途中までで終了。授業中の説明は最後まで行きませんでしたが、最後までできた人もいましたし、説明に追いついていない人もいました。
  • 今日の課題は、ほぼコピペだけなので、出席確認程度の評価になります。そのうち、自分で考えてもらう系の課題を出すことになると思うので、その際には、提出物の中身も評価することになると思います。

第2回講義(10月1日)

  • プログラミング環境について

    • Google Colaboratory を使える環境の人は Google Colaboratory を。
    • Google Colaboratory を使えない環境の人は、教室備え付けの Mac で jupyter notebook を起動してください。
      • Mac で「ターミナル」を起動して「jupyter notebook」と入力し「return」
    • 自前のノートパソコンを持っている人は、自前のノートパソコンを使って構いません。むしろ、いつでもどこでもプログラミングできる環境を整えることを推奨します。ただし、独自の環境で生じたエラーについて、私が対応可能とは限りません。
  • Pythonウォーミングアップ

  • 今週の課題

    • 【Python演習】線形単回帰・線形重回帰
    • もし講義時間中に終了しなかったら、残りは自分で進めてください(友達に相談しながらでOKです。締め切りは来週月曜日いっぱいまで。
    • 課題提出は、Google Drive から、指定したメールアドレスに「共有」する。(教員である私のみとの共有になります。教室全体の共有ではありません。) Google Drive からの共有がもしできなければ、指定したメールアドレスにメールしてください。
    • 前回と同じファイルまたはフォルダを「共有」する場合でも、再度「共有」してください。そうしないと、提出してもらったかどうかの確認が困難です。
    • 学籍番号と氏名が分かるようにお願いします。
    • 疑問点・不明点・感想などご意見があれば併記してください。

第3回講義(10月8日)

  • 参考資料

  • 今週の課題

    • 再帰関数と再帰を使わない解法
    • グラフ理論の基礎
    • プログラミング問題集(問1〜問5)
    • 課題提出の方針
      • 課題提出は、Google Drive から、指定したメールアドレスに「共有」する。(教員である私のみとの共有になります。教室全体の共有ではありません。) Google Drive からの共有がもしできなければ、指定したメールアドレスにメールしてください。
      • 全部できなくてもOKです。できるところまで。締め切りは来週月曜日いっぱいまで。
      • 同じ問題を解くにも、いろんな解法があり得ます。課題提出の際に、できれば、どういう考え方で解いたのかも併せて説明してください。
      • 前回と同じファイルまたはフォルダを「共有」する場合でも、再度「共有」してください。そうしないと、提出してもらったかどうかの確認が困難です。
      • 学籍番号と氏名が分かるようにお願いします。
      • 疑問点・不明点・感想などご意見があれば併記してください。

第4回講義(10月15日)

  • 参考資料

  • 今週の課題

    • 提出期限は 11月3日 とします。(第5回講義は休講です。)
    • ひたすらコピペが続きますが、コピペしながら、何を用いて何ができるか学習してください。一字一句を全て理解する必要はありません。ゼロから全て自分でコードを書く必要などありません。自分の目的を達成するためには、どこをコピペして、どこを書き換えれば良いのか学習するのが大切です。
    • 「Matplotlib を用いた可視化」の最後には課題があります。どこから何をコピペして、既存のコードのどこを書き換えれば目的が達せられるかをつかむ練習をしましょう。
    • 他人の書いたコードを読むのはいい練習になります。どの部分で何をしようとしているのか読み取りましょう。
    • NumPy 入門
    • Pandas を用いた演算
    • タブ区切りデータ、コンマ区切りデータ等の読み込み
    • Matplotlib を用いた可視化
    • プログラミング問題集(問6〜問10)

第5回講義(10月29日)

  • 休講

第6回講義(11月5日)

第7回講義(11月12日)

第8回講義(11月19日)

第9回講義(11月26日)

第10回講義(12月3日)

第11回講義(12月10日)

  • 参考記事

  • 今週の課題

    • 実習用学生アンケート
    • プログラミング問題集の復習(問1〜問5)
    • プログラミング問題集の復習(問6〜問10)
    • プログラミング問題集の復習(問11〜問15)
    • プログラミング問題集の解答例の残り(問16〜問35)は後日できるだけ早めに公開します。プログラミング問題集のうち、解けなかった問題があれば解いて再提出してください。その際には、(解答例はもうお見せしているので)そのプログラムが何をどのように計算しているか解説を加えてください。私が公開した方法以外の方法を調べて使ったり、自作していただいても構いません。質問があったらいつでもメールしてください(申し訳ありませんがレスポンスが遅れる場合があります)。もしバグがあったり、うまく動かないなどの報告があったらそれもしていただけると助かります。こちらも、締め切りは年明けの講義の前日にしたいと思います。

第12回講義(12月17日)

第13回講義(1月7日)

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