第1章 Sympyとは何か？ 第2章 Pythonの基本の基本 第3章 簡単な式の計算 第4章 初等関数を扱ってみよう 第5章 方程式を解いてみよう 第6章 微分、積分の計算をしてみよう 第7章 線形代数の計算をしてみよう。 第8章 機械学習で現れる計算をしてみよう。 付録 Pythonでの数式に関するスペース／演算子、関数など 第1章 SymPyとは何か？ 1.1 PythonやSymPyとは、なんなのだろうか？ 1.2 SymPyとは？ 1.3 SymPyでできること 1.4 本書の目標～Pythonを超高性能電卓として使いこなせ！～ 第2章 Pythonの基本の基本 2.1 Pythonの環境構築～Google Colaboratory～ 2.2 画面への文字表示 2.3 変数 2.4 データ構造（リスト、タプル、集合） 2.5 条件分岐（if文） 2.6 繰り返し（while文とf
特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんでてきます。そしてPyMCの使い方が基礎から説明してあって丁寧です。自分でコーディングする際は原著のGitHubリポジトリを活用しましょう（なんとStarが10000個を超えてる！）。 Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 作者: キャメロン・デビッドソン=ピロン,玉木徹出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2017/04/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 購入を迷っている人の一番の心配は、本書のPyMCのバージョンが1つ前のPyMC2であることだと思
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
4月から予約開始してようやく先日届いたpythonの機械学習本 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗 出版社/メーカー: インプレス 発売日: 2016/06/30 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログを見る 宣伝文句としては、 原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー! 3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点) Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks とのことだったので非常に楽しみにしていたのですが、土日にパラパラと読んだところ期待通りの良い勉強本だと感じました。本国amazonのベスト
1章: 始めよう¶ Pythonのインストール Pythonの実装系 Jython IronPython PyPy その他の実装 Linux へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Windows へのインストール Python のインストール MinGW のインストール MSYS のインストール Mac OS X へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Python プロンプト インタラクティブプロンプトのカスタマイズ iPython: より良いプロンプト setuptools のインストール 動作原理を理解する EasyInstallを使ったsetuptoolsのインストール distutilsにMinGWのフックを入れる 作業環境 エディターと補助ツールを使う コードエディター Vimのインストールと設定 その他のエディタを使う その他のバイナ
iPhone向け電子書籍「Scientific Scripting with Python」が発売された。対応デバイスはiPhoneとiPod touch、動作環境はiPhone OS 2.0以降。App Storeでの価格は1,200円に設定されている。 Scientific Scripting with Pythonは、「Beginning Mac OS X Programming」などの著作を持つDrew McCormack氏が執筆。全篇英語 / 156ページで構成され、Pythonというコンピュータ言語の特徴から基本文法や型の解説、関数の使い方などを紹介している。 iPhone向けの電子書籍は、国内では出版社および出版社と協力関係にある企業が開発 / 販売を手がけるスタイルが一般的。米国では、個人デベロッパとして登録した著者が直接App Storeで販売するケースが増加傾向にあり、
2009年04月07日14:00 カテゴリLightweight Languages ふつうにPython - 書評 - Pythonポケットリファレンス 著者より献本御礼。 Pythonポケットリファレンス 柏野雄太 日本で Python がいまいち普及していない理由は、こういう本がなかったからかも知れない。カジュアルでフルーガルな、いままでありそうでなかった一冊。 本書「Pythonポケットリファレンス」は、「実践Python」の著者の一人が、「習うより慣れろ」のスタンスで書いたPython本。 目次 - 書籍案内：Python ポケットリファレンス｜gihyo.jp … 技術評論社 Part1 基本とルール 01 インストールと環境設定 02 Hello Python 03 Python の特徴と強み 04 Python 入門 05 数値 06 文字列 07 フロー制御 08 リスト
しっかりと読み進めた結果、この本は私としてはとてもではないが自身を持って薦められる本ではないことが判明。 内容と発売時期のギャップは確かにあるが、それ以上に内容自身に問題がある。 ■まず、本文 「Pythonの基礎について余すところなく解説する」とあるが、説明、というより「仕様に対するいいわけ」がやたらと目につく。 Pythonの流儀であればどうどうとそれを書けばよいのに、他言語と比較して劣ると言わせたくないばかりに「Pythonはこう考えてこうだ」とか書くから、非常にいいわけがましい。 そしてそのいいわけに「膨大なページ」が使われている。 翻訳者のブログには「分厚い」ことをレヴューとして挙げることのつまらなさを書いておられたようだが（それ自身にも反論はあるのだけど）その内容が「冗長」であるのなら、言い訳の余地はない。 つまりページ数が内容に全然比例していないのだ。 ■恥知らずな「練習問題
ウェブブラウザにグラフを表示する方法を探していたらGoogle Chart APIというものを見つけた。以下のようなグラフが簡単に書ける。 Google Chart API デベロッパーガイド (http://code.google.com/intl/ja/apis/chart/http://code.google.com/intl/ja/apis/chart/) ネットにつながってないと使えないと思うが、何もインストールする必要がなくグラフが書けるのでかなり手軽。さすがGoogle。 ネットにつながっていない環境であれば、Java AppletやJavascriptやActionScriptでやる方法などが思いつくが、仕事で使用するのでライセンスの問題もフリーにしたり拡張性を考えると、車輪の再実装をする必要がある。いずれにしても結構面倒。 C++を使う必要があり基礎から勉強しなおしたいと
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Amazon.com: Python Programming: An Introduction to Computer Science: Zelle, John M.: Books