S01 t1 tsuji_pylearn_ut_01
•
6 likes•2,082 views
Python Learning Workshop: Session 1, Talk 1, "Let's code with Python!"
S01 t1 tsuji_pylearn_ut_01
- 2. 自己紹介 • 辻真吾（1975年8月生まれ） • 今は、東大先端研で働いてます – 生命情報（特にがん）のデータ解析 • Pythonスタートブック（技術評論社） • プログラム言語 – BASIC/Logo 小学生の時 – C/C++ 大学生の時 – Java, SQL ITベンチャー時代 – Python 20代の終わりから
- 3. The RedMonk programming language ranking(2015.1) http://redmonk.com/sogrady/2015/01/14/language-‐rankings-‐1-‐15/
- 4. Zen of Python • import this – There should be one-‐-‐ and preferably only one -‐-‐ obvious way to do it. • Battery included – 豊富な標準ライブラリ • 初心者にやさしい – プログラミング経験者も書くのが楽 • https://www.python.org – 本家のサイト • http://www.python.jp – ドキュメントの日本語訳も豊富 Guido van Rossum
- 5. 2 or 3？ • これから始めるなら、3 • 何か理由があるなら、2.7 • http://python3wos.appspot.com – 外部ライブラリの対応状況を一目で見られる サイト – ほとんど対応済み • Python3 – デフォルトの文字コードがUTF-‐8 • MacOSXとの相性も抜群
- 6. フェアに • 遅いでしょ？ – 軽量言語ですから、もちろん書きやすさ優先 – 数値計算では、for文を使わない – NumbaなどJITコンパイラもある • なんで2と3互換性ないの？ – 痛い! さらなる進化のため（だと思う） – 文字列の扱いなど、やっぱり互換性を捨てて まで3を作った理由はある • これからは関数型言語でしょ？ – 8月号のSoftwareDesignに記事を書く予定
- 7. なんと言ってもデータ解析 • データ解析におすすめの外部ライブラリ – Numpy, Scipy • 強力な行列演算や、基本的な統計関数などを収録 – Matplotlib • Matlabの文法に似た書き方で、データの可視化ができ る • 強力すぎて、ちょっと使いにくい（でも好き） – Pandas • 超高性能な数値データを扱うためのライブラリ • 私にエクセルを使うのを止めることを決意させた – Ipython • Pythonインタラクティブシェルの強化版 • Notebookと呼ばれるWebブラウザ経由の機能がすごい
- 10. 私の開発環境 • Emacs24.3+Pythonシェル（IPython） • MacではGUIがCarbonからCocoaになったた めか、Emacsの動作がちょっと不安定 • PyCharmよさそう – Emacsのキーバインド再現が結構忠実
- 11. まとめ • データ解析のためなら、RかPython – これは間違いない • Rは汎用言語ではないので、なんでもでき るPythonを選んで損はない • 次回以降は、みなさんのご要望を取り入 れつつ、機械学習の話？