Pythonの特徴

スクリプト言語
インデント利用
誰が書いても同じようになる
ライブラリが豊富
オブジェクト志向
型宣言がない

関数を書いていくこともできるが、上から順次実行していくのが基本。
研究や機械学習をやるときはプログラムを書いていくと時間がかかるが、とりあえず軽く動かしてみるときや、結果を共有することに向いている。

Pythonのオブジェクト志向

継承
ポリモーフィズム
厳密にカプセル化することはできなくて、暗黙の了解として指定することはできる。

Pythonの種類

Python3系、Python2系がある
⇒基本は Python3系を使用する。

Anacondaとは

本来は必要なライブラリを個別にインストールし、環境を整えていく必要があるが、
Anacondaをインストールすることで、一括で行うことができる。
インストール先:
https://www.anaconda.com/download/#macos

Jupyter Notebook

ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムをブラウザで実行できるツールのこと。
(Anacondaをインストールすれば一緒に使える)
「Anaconda-Navigator」と呼ばれるアプリを起動して、「Jupyter Notebook」を起動するとブラウザが勝手に起動する。

ショートカットキー

Shift + return セルを実行する
tab コマンドの保管
Shift + tab ツールチップ(ヘルプ）

ツールチップ「後ろに”？”」
$ a = "あいうえお"
$ a？ ⇒予測で結果が見ることができる。

お題

3で割れる数はFizz、５で割れる数はBuzz、3と5で割れる数はFizzBuzzと表示する。

for i in range(1, 100):
    if i % 3 == 0 and  i % 5 == 0:
          print("BuzzFizz")
    if  i % 3 == 0:
         print("Fizz")
    elif  i % 5 == 0:
         print("Buzz")
    else:        
         print(i)

python にswitch文ない涙

機械学習で使う代表的なライブラリを知る

NumPy
科学技術計算や機械学習に必要な多次元データ、大量のベクトル演算を拘束に処理することが可能な計算ライブラリ。
pandas
CSVファイル、テキストファイルなどのデータを読み込んで、文字列データや数値データをまとめたデータフレーム型として扱うことができるライブラリ。
matplotlib
散布図、ヒストグラム、折れ線グラフ、3次元グラフ等が手軽に描画できるグラフ描画ライブラリ。
scikit-learn
オープンソースの機械学習ライブラリ。様々な機械学習手法が利用可能。
TensorFlow
オープンソースの機械学習ライブラリ。主に深層学習（ディープランニング）で利用されている。

$ pip install tensorflow

Keras
TensorFlowなどの機械学習ライブラリをさらに便利に使えるラッパーライブラリ。

$ pip install keras

参考資料

https://github.com/takahiro-777/ML_tutorial
https://github.com/takahiro-777/deeplearning_tutorial

Python入門
https://www.pythonweb.jp/tutorial/

公式ドキュメント
https://docs.python.jp/3/tutorial/