Pythonの書籍一覧

広大な因果世界を幅広くカバー！
因果推論・因果探索のコード例を多数掲載
原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など）

データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい
因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。

パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、
因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。

パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、
DoWhy／EconMLを使った因果推論の実装などを説明。

パート3では、因果探索の概念、因果分析プロセスでの位置づけ、
gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。

【章構成】
■Part1 速習：因果関係
第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？
第2章 ジューディア・パールと因果のはしご
第3章 回帰、観測、介入
第4章 グラフィカルモデル
第5章 チェーン、フォーク、コライダー

■Part2 因果推論
第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
第7章 4ステップの因果推論プロセス
第8章 因果モデル―仮定と課題
第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで
第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など
第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど

■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
第15章 エピローグ


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シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！
コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから
初心者でもすぐにプログラミングを習得できる！

初心者でもすぐに身に付く秘密は、3つのコンセプトにあり！

【1】手軽にPythonをはじめられる

すぐに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy（ドコパイ）」※を用意しました。
また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。

【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる

学習中浮かび上がる「なぜ？」「どうして？」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進む、シリーズ共通のスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて短期間で知識を習得できます。

【3】今後に活かせる「基礎」を学べる

本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。
未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。

第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。
さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。

本書を通じてプログラミングの楽しさを学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

※dokopyは新刊購入者用特典です。利用の前にインプレスのWebサイトで「dokopyご利用上の注意」をご確認ください。


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●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう
本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。

さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。

【本書で学べること】
・データ加工の基礎知識
・データの種類と読み込み
・表形式データの加工
・NumPyと数値データ
・データの評価
・時系列データの処理
・テキスト情報の処理
・画像データの処理
・グラフデータの処理
・地理空間データの処理
・データ分析に必要な線形代数

【本書で学べること】
「Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい」「実務でデータ分析をしたい」「幅広いデータ形式の知識を持ちたい」「普段からPythonでデータ分析をしているが、データハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい」といった方におすすめの一冊です。

●知識ゼロから始められるゲーム制作＆プログラミングの入門書
本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作＆プログラミングの入門書です。
ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック（当たり判定）などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。

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本書は、Pythonを使ってデスクトップアプリを作成する方法を解説した初心者向けの指南書です。Pythonは自動化や効率化プログラムの作成に最適なプログラミング言語であり、初学者向けの書籍や動画教材も豊富に存在します。ノンプログラマーでも業務自動化ツールを簡単に作成できます。
しかし、せっかく作成したツールを殺風景なテキストではなく、「デスクトップアプリ」としてGUIで操作できるようにしたら、もっと魅力的になりますよね。他の人にも使ってもらいやすくなります。そこで登場するのが「PySimpleGUI」です。
PySimpleGUIは、その名の通り、シンプルなコードで美しいGUIが作れるPythonのライブラリです。短いコードで見栄えの良いGUIを作成でき、デフォルト設定でも十分なデザインが提供されるため、細かいデザインを気にしなくても大丈夫です。この本では、どのようなGUIが作れるのかをざっと把握できるようにし、GUIを作るためのコードの書き方を理解して自分のツールに応用できるようになることを目指しています。
初心者でも安心して始められる内容で、PySimpleGUIを使ってカッコいいPythonデスクトップアプリを作る方法を丁寧に解説しています。ぜひ、この本を手に取って、自分だけの素敵なデスクトップアプリを作りましょう！

【目次】
第1章　PySimpleGUIについて
第2章　PySimpleGUIで作れるもの
第3章　PySimpleGUIの基本的なコード構成
第4章　基本的な部品の作り方
第5章　便利な機能

本書は、Streamlitを活用してデータ可視化アプリケーションの開発を一から学べる入門書です。Pythonベースで初心者でも簡単に使えるこのフレームワークの利点や使い方を、詳細に解説しています。本書は、データ分析やデータサイエンスの分野での応用に役立つ基本的な機能、設計方法から、実際のアプリ開発におけるベストプラクティスまで網羅。さらに、Snowflakeとの統合やLLM（大規模言語モデル）を活用した高度なチャットボットの開発方法も扱い、Streamlitの実践的な可能性を探求しています。シンプルなインターフェースと直感的な操作性により、WEB開発の知識がなくても美しいインタラクティブアプリが作成可能です。Pythonの基本知識さえあれば、実務に役立つアプリケーション開発がすぐに始められる一冊です。データ活用を加速させるStreamlitの魅力と将来性を、ぜひ体験してみてください。

【目次】
第1章　Streamlitとは
第2章　基本的な機能
第3章　用意されている便利な関数
第4章　実践的なアプリケーション開発
第5章　Streamlit in Snowflakeでのデータカタログの作成
第6章　StreamlitでChatBotを開発する

本書は、他のプログラミング言語に精通しているが、Pythonに馴染みのない方々に向けて、特にWheelファイルの作成に焦点を当てた一冊です。本書では、Pythonの主要な用語や概念（モジュール、パッケージ、仮想環境など）について丁寧に解説し、実際に配布ファイルを作成するための具体的なステップを紹介します。
さらに、GitHub Actionsを利用した作成プロセスの自動化や、配布パッケージ内のソースコードを難読化しての配布、またPyPIを用いた一般的な配布手順についても取り上げています。これにより、異なる環境でのPythonコードの実行がスムーズに行えるようになります。
この書籍は、他のプログラミング言語、例えばNode.jsでの経験があるがPythonにはまだ不慣れな方に特におすすめです。開発したPythonコードを別の環境に提供し、実行したいと考えている方には非常に有用な内容が詰まっています。また、setup.pyを用いた従来のWheelファイル作成方法は知っているが、最新の標準的な方法やよりマネージドな方法を学びたい方にも最適です。


【目次】
第1章　パッケージ作成の前提理解
第2章　配布パッケージの作成手順
第3章　配布パッケージの配布方法とインストール動作方法
付録A　Pythonにおけるパッケージとは？
付録B　本書で利用するPython環境のインストール方法
付録C　パッケージ化の前にソース難読化を実施（Pyarmor）
付録D　配布パッケージ化をGitHub Actionsで自動化（CI構築）
付録E　Python配布パッケージをGitHubリポジトリで配布する方法
付録F　Python配布パッケージをPyPIリポジトリで配布する方法
付録G　PyPIへのアップロードをGitHub Actionsで自動化する（CI構築）
付録H　参考書籍、参考サイト

本書は著者による前著『Python3で学ぶ！プログラミングはじめの一歩』を理解した読者に最適な続編です。前作の「実践的な学習」のスタイルを継承しながら、今回はWebアプリケーション開発に特化した内容となっています。Pythonやプログラミングの基礎を扱っている前著に続き、本書ではWebアプリケーションの設計原理、関連する技術スタック、そしてその運用メカニズムについて具体的に解説しています。
本書では、Webアプリケーションの基本から高度な概念まで、全体的な理解を得ることができます。一歩一歩確実にスキルを積み上げたい方、次のレベルのWebアプリケーション開発者を目指す方におすすめです。

【目次】
第1章　Webページを制作してみよう
第2章　Webページをデザインしてみよう
第3章　Web アプリケーションとは
第4章　Djangoとは
第5章　環境構築
第6章　DjangoでHelloWorld
第7章　HTMLを出力してみよう
第8章　モデルからデータを取得して表示
第9章　Djangoの管理サイト（Django Admin）
第10章　モデルからデータを条件付きで取得
第11章　クラスベースの汎用ビュー
第12章　CRUDアプリを作ってみよう（設計編）
第13章　CRUDアプリを作ってみよう（制作編）
第14章　DjangoでBootstrapを使ってみよう
第15章　検索フォーム
第16章　ユーザー管理機能
第17章　DjangoアプリをGitHubにアップしてみよう
第18章　Djangoアプリをデプロイしてみよう（本番環境構築編）
第19章　Djangoアプリをデプロイしてみよう（アプリデプロイ編）

地球環境の変動をリアルタイムで観察することの重要性は高まっています。その中心には衛星データがあります。しかし、その解析や活用は難しいと思われているかもしれません。この本はそんなあなたのための一冊です。Google Earth Engineを使用して、初心者でも手軽に衛星データの取り扱いを学べる内容になっています。プログラミング経験が少ない方でも、この本を通して衛星データの世界への入り口を開くことができます。
対象読者：
・衛星データ解析に興味があるが、始めの一歩を踏み出せていない方
・地球環境の変動や持続可能性に関心を持つ方
・研究やプロジェクトに地球規模の視点を取り入れたい方
地球をもっと深く知るための第一歩を、ここから始めてみませんか？

【目次】
第1章　Google Earth Engineを使った衛星データ解析の始め方
第2章　Pythonを使ったGoogle Earth Engineの基本的な操作
第3章　衛星画像データをダウンロードする
第4章　衛星データを利用し時系列変化を解析する
第5章　シェープファイルを利用した衛星データ解析

企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

【目次】
第1章　データ分析の流れ
第2章　e-Statとは
第3章　e-Statの機能
第4章　e-Stat API機能の基礎知識
第5章　よく使うAPI機能の使い方
第6章　さらに便利にAPI機能の使い方
第7章　分析の目的の設定
第8章　データの取得と整形
第9章　データの分析
付録A　Google Colaboratory
付録B　pandasの使い方
付録C　Matplotlibの使い方