| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
ゼロから学ぶPythonプログラミング |
| サブタイトル |
Google Colaboratoryでらくらく導入 |
| タイトルヨミ |
ゼロ カラ マナブ パイソン プログラミング |
| サブタイトルヨミ |
グーグル コラボラトリー デ ラクラク ドウニュウ |
| 人名 |
渡辺 宙志／著
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| 人名ヨミ |
ワタナベ ヒロシ |
| 出版者・発行者 |
講談社
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| 出版者・発行者等ヨミ |
コウダンシャ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2020.12 |
| ページ数または枚数・巻数 |
10,245p |
| 大きさ |
24cm |
| 価格 |
￥２４００ |
| ISBN |
978-4-06-521883-9 |
| ISBN |
4-06-521883-9 |
| 注記 |
文献:p243 |
| 分類記号 |
007.64
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| 件名 |
プログラミング(コンピュータ)
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| 内容紹介 |
これまでプログラミングにほとんど触れたことがない大学生に向けて、Pythonをゼロから解説。プログラミングの考え方や、計算機の仕組み、代表的なアルゴリズムなどに触れることができ、プログラマ的感覚が身につく。 |
| 著者紹介 |
東京大学工学系研究科物理工学専攻博士課程修了。慶應義塾大学理工学部物理情報工学科准教授。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009812457194 |
| 目次 |
第1章 Pythonの概要とGoogle Colabの使い方 |
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1.1 Pythonの特徴／1.2 Google Colabの使い方／1.3 課題 Pythonの概要とGoogle Colabの使い方 |
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第2章 条件分岐と繰り返し処理 |
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2.1 変数と型／2.2 条件分岐と繰り返し／2.3 ニュートン法／2.4 課題 条件分岐と繰り返し処理 |
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第3章 関数とスコープ |
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3.1 While文／3.2 ループのスキップと脱出／3.3 関数／3.4 スコープ／3.5 課題 関数とスコープ |
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第4章 リストとタプル |
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4.1 リスト／4.2 タプル／4.3 enumerate／4.4 メモリ上でのリストの表現／4.5 参照の値渡し／4.6 リスト内包表記／4.7 コッホ曲線／4.8 課題 リストとタプル |
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第5章 文字列処理 |
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5.1 文字列と文字コード／5.2 辞書／5.3 正規表現／5.4 ワードクラウド／5.5 文字列処理:課題 |
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第6章 ファイル操作 |
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6.1 ファイルシステム／6.2 Pythonでのファイル操作／6.3 CSVファイルの扱い／6.4 課題 ファイル操作 |
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第7章 再帰呼び出し |
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7.1 再帰呼び出し／7.2 階段の登り方問題／7.3 迷路／7.4 課題 再帰呼び出し |
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第8章 クラスとオブジェクト指向 |
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8.1 オブジェクト指向／8.2 クラスとインスタンス／8.3 オブジェクト指向プログラミングの実例／8.4 割りばしゲーム／8.5 課題 クラスとオブジェクト指向 |
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第9章 NumPyとSciPyの使い方 |
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9.1 ライブラリ／9.2 NumPyとSciPy／9.3 Numpyの使い方／9.4 SciPy／9.5 シュレーディンガー方程式／9.6 特異値分解による画像圧縮／9.7 課題 NumPyとSciPyの使い方 |
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第10章 Pythonはどうやって動くのか |
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10.1 コンピュータはどうやって動くのか／10.2 機械語／10.3 プログラミング言語とコンパイラ／10.4 バイトコードとスタックマシン／10.5 逆ポーランド記法／10.6 課題 Pythonはどうやって動くのか |
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第11章 動的計画法 |
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11.1 最適化問題／11.2 ナップサック問題／11.3 貪欲法／11.4 全探索／11.5 動的計画法とは／11.6 課題 動的計画法 |
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第12章 乱数を使ったプログラム |
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12.1 モンテカルロ法／12.2 擬似乱数／12.3 モンテカルロ法による数値積分／12.4 モンティ・ホール問題／12.5 パーコレーション／12.6 課題 乱数を使ったプログラム |
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第13章 数値シミュレーション |
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13.1 数値シミュレーション／13.2 差分化／13.3 ニュートンの運動方程式／13.4 反応拡散方程式(グレイ・スコット模型)／13.5 課題 数値シミュレーション |
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第14章 簡単な機械学習 |
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14.1 機械学習の概要／14.2 重回帰分析／14.3 GANとは／14.4 課題 簡単な機械学習 |
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付録 Pythonのインストール |
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1 Pythonのライブラリについて／2 Anacondaのインストール／3 Pythonの実行方法 |
