Jupyter NotebookはPythonユーザを中心に人気の高い、オープンソースのデータ分析環境です。インタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説しています。

数理最適化の基本をPythonで実践しながら学ぶ。初学者向けにプログラミングの基礎も解説。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習前の処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。

Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトを解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮しています。最新の3.5.1版ドキュメントに追随し、また追加された新しい言語機能とライブラリモジュール、仮想環境といった多くの変更に対応しました。

大変好評を得ている、MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。今回の改訂では、後半の内容が大幅に増え、新たに5章追加されている。特に「機械学習」を意識して、統計学の話題が豊富になっている。

本書は、Pythonの基礎知識と開発環境「IDLE」を使った開発のテクニックを「やりたいこと」から引けるようにした逆引きテクニック集です。基礎学習や大規模開発に役立つ実践的なテクニックやトピックを313個、一挙大公開。あなたの疑問に答えます!

初めてPythonに取り組む人にとってもわかりやすいように、Pythonの文法の基本を1つずつ丁寧に説明します。小さなプログラムを実際に作りながらの説明なので、その文法がどんなものなのか、どんな時に使えばいいのかを理解しやすくなっています。また、プログラムが動く楽しさを味わいながら進むことができるようになっています。

ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPythonを楽しく覚えよう!! Pythonは、人気が高く、しかも覚えやすくて書きやすいと評判なので、「これからプログラミング言語 を1つ覚えるならコレでしょ! 」と大人気のプログラミング言語です。この本では、簡単なミニゲームを作りながらPythonを楽しく勉強できます。

本書はプログラミング言語「Python」の「いちばんやさしい」入門書です。Pythonビギナーに向けて、プログラムの根本概念、基礎知識、基本文法をきっちり端折らずに説明します！さらには、「簡単な計算」「ゲームの作成」「GUIアプリ」「モジュールの活用」など、実際に手を動かしながらの演習を通して、学んだことがしっかり身につくように構成しました。