| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
Pythonによるプログラミング入門 |
| サブタイトル |
アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ |
| 並列タイトル |
Introduction to Programming and Algorithms Using Python |
| シリーズ名 |
東京大学教養学部テキスト |
| タイトルヨミ |
パイソン ニ ヨル プログラミング ニュウモン |
| サブタイトルヨミ |
アルゴリズム ト ジョウホウ カガク ノ キソ オ マナブ |
| シリーズ名ヨミ |
トウキョウ ダイガク キョウヨウガクブ テキスト |
| 人名 |
森畑 明昌／著
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| 人名ヨミ |
モリハタ アキマサ |
| 版次 |
第2版 |
| 出版者・発行者 |
東京大学出版会
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| 出版者・発行者等ヨミ |
トウキョウ ダイガク シュッパンカイ |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2026.6 |
| ページ数または枚数・巻数 |
9,229p |
| 大きさ |
21cm |
| 価格 |
￥２３００ |
| ISBN |
978-4-13-062469-5 |
| ISBN |
4-13-062469-5 |
| 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 |
Pythonによるプログラミングの基本を習得し、情報科学の基礎を学ぶテキスト。プログラミングの初心者でも、シミュレーションやデータ分析の基礎まで最短で身につけられる。生成AIや自然言語処理などを追加した第2版。 |
| 著者紹介 |
東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程修了。同大学院総合文化研究科准教授。博士(情報理工学)。著書に「考え方から学ぶプログラミング講義」など。 |
| 言語区分 |
JPN |
| タイトルコード |
1009812935872 |
| 目次 |
第1章 はじめに |
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1.1 なぜプログラミングを学ぶのか／1.2 プログラミングの学び方／1.3 プログラミングを通して見えてくる世界／1.4 本書の構成／1.5 参考文献 |
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第2章 プログラムを作ろう |
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2.1 プログラミング環境の準備／2.2 計算をしてみる／2.3 変数／2.4 コメント／2.5 入力のルールとエラー／2.6 関数／2.7 組込み関数とライブラリ／2.8 インデント／2.9 学んだことのまとめ／練習問題 |
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第3章 時系列データの集計 |
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3.1 配列:多くのデータをひとまとめに／3.2 平均気温の計算／3.3 平均気温の計算の正しさ／3.4 最高気温の計算／3.5 さまざまなif文とfor文／3.6 多次元配列:長期間のデータを表現する／3.7 配列のさまざまな機能／3.8 <発展>型／3.9 学んだことのまとめ／練習問題 |
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第4章 ライフゲーム |
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4.1 ライフゲームとは／4.2 ライフゲームのプログラム／4.3 ライフゲームの可視化／4.4 モジュール化／4.5 お絵描きをしてみよう／4.6 複雑な繰返しを制御する／4.7 <発展>配列とコピー／4.8 学んだことのまとめ／練習問題 |
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第5章 運動のシミュレーション |
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5.1 運動方程式と差分化／5.2 運動シミュレーションプログラムの作成／5.3 運動シミュレーションプログラムの正しさ／5.4 <発展>オブジェクト指向／5.5 <発展>変数のスコープ／練習問題 |
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第6章 正しいプログラムを作るために |
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6.1 テストと可視化／6.2 誤りの位置の特定／6.3 パフォーマンスバグ／6.4 <発展>仕様と不変条件／6.5 <発展>例外 |
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第7章 p値の計算 |
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7.1 p値とは／7.2 p値を計算するプログラム／7.3 組合せ数のさまざまな計算方法／7.4 それぞれの方法の実行時間／7.5 アルゴリズムの計算量とO記法／7.6 再帰についてもう少し／7.7 シミュレーションによる確率の計算／7.8 擬似乱数とその要件／7.9 <発展>擬似乱数を使ったプログラムの正しさ／練習問題 |
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第8章 大規模データからの情報抽出 |
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8.1 線形探索と二分探索／8.2 共通部分を数える／8.3 併合整列法／8.4 <発展>整列のアルゴリズムと空間計算量／練習問題 |
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第9章 自然言語処理 |
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9.1 文字列／9.2 単語の出現回数の集計／9.3 さまざまなデータ構造／9.4 n‐gram／9.5 n‐gramの出現頻度／9.6 文章の生成 |
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第10章 データからの情報抽出:回帰分析 |
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10.1 回帰分析とは／10.2 連立1次方程式の求解アルゴリズム／10.3 連立1次方程式求解アルゴリズムの正しさ／10.4 少数の計算の誤差とその理由／10.5 誤差の拡大／10.6 ピボット選択による改善／10.7 <発展>数値誤差を伴うプログラムのテスト／練習問題 |
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第11章 拡散のシミュレーション |
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11.1 拡散方程式／11.2 拡散方程式の差分化／11.3 拡散シミュレーションのプログラム／11.4 拡散シミュレーションの安定性／11.5 さまざまな差分化手法とその精度／練習問題 |
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第12章 ゲノムを解析する |
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12.1 特定の塩基を豊富に含む部位の検索／12.2 検索の高速化／12.3 動的計画法とメモ化／12.4 2種類のゲノムの共通部分を探す／練習問題 |
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第13章 データを分類する |
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13.1 クラスタリング／13.2 クラスタリングの単純なアルゴリズム／13.3 k‐means法／13.4 k‐means法の初期値依存性／13.5 コンピュータの限界 |
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付録A Python言語の簡易ガイド |
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A.1 言語の基本的な構造／A.2 名前／A.3 文／A.4 式／A.5 基本的な値と型／A.6 ライブラリ |
