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Pythonの書籍一覧

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初めてのPython配布パッケージ作成
発売日: 2024/7/5
PDF / EPUB Web
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
1,980円(税込)
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e-Statと仲良くする本 Pythonとオープンデータで日本を分析する!
発売日: 2022/5/20
PDF / EPUB Web
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
1,980円(税込)
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Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く
発売日: 2024/8/20
EPUB固定
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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4,510円(税込)
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Python(&C++)でつくるマンデルブロ集合のズーム動画
発売日: 2022/1/28
PDF / EPUB Web
マンデルブロ集合は静止画・動画ともに世界の誰かが今日もweb上で人気のフラクタルです。その動画の中でも圧倒的に多いのが、1点をズームしていくものです。本書はPythonを使ってこれを描く方法を解説しています。
マンデルブロ集合の定義はそれほど難しくないので、プログラムで数式をグラフ化したり、図形を描画した経験がある人ならすぐにズーム動画をつくれると思うかもしれません。そう思って、軽い気持ちで手を出したら大火傷。いくつもの壁にぶち当たり、手を出してから動画をつくれるようになるまで1ヶ月かかりました。どんな壁にぶつかり、どう解決してきたのか。本書ではそういったことも含めてつくり方を紹介していきます。

【目次】
第1章 マンデルブロ集合
第2章 静止画
第3章 ズーム動画
第4章 高速化 その1
第5章 高速化 その2
第6章 任意精度
第7章 配色、保存、読込
第8章 "飛び地"探しの旅へ
付録A ギャラリー
付録B 参考文献
1,980円(税込)
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