第８回から第14回まで、すべての学習体験に Python というプログラミング言語を使います。データサイエンスの世界では、スプレッドシートを用いた統計処理と並んで、Python言語による統計処理が主流となっており、インターネット検索でも、様々な手法を知ることができます。
Pythonはさまざまな分野のアプリケーションで使われているインタープリタ型のプログラミング言語です。クリーンで読みやすい文法、手続き型のコードによる自然な表現、直感的なオブジェクト指向、事実上すべてのタスクをこなせる広範な標準ライブラリとサードパーティのモジュール、アプリケーションに組み込んでスクリプトインタフェースとして利用することが可能・・など様々な利点があります。
開発環境を含めてオープンソースです。無償でダウンロード＞インストールして利用することができます。
Python言語を使うには、パソコンに開発環境をインストールする方法もありますが、ここでは Python の学習環境として様々なテキストで紹介されている Google Colaboratory を使用します。
Google Colaboratory とは、Googleの仮想マシン上で動く Jupyter Notebook*1 をベースとした開発環境です。Googleアカウントがあれば、日常的に用いているブラウザから誰でも無料で利用できます。
PythonBasics.ipynb
では、はじめましょう
Jupyter Notebookには、コード（プログラム）を書くためのコードセルと、テキスト（ノート）を書くためのテキストセルの２つがあります。この２つのセルを使うことで、見出し・解説・プログラムを文字通り「ノート」のようにまとめることができます。
a = 5 * 3 a
15
b = a *2 b
30
Googleアカウントがあれば、誰でも無料で利用できますが・・
プログラムの基本は、以下の流れです。
データの入力 ＞ 計算処理 ＞ 結果の出力
以下のソースを「コード」として コピー＆ペーストしてお試し下さい。
a = input( "a = " ) b = input( "b = " ) a = int( a ) b = int( b ) c= a*b print( "a x b = ", c )
プログラミングの世界では「データを入れる器」のことを変数と言います。
Python の予約語以外であれば、自由な変数名を使うことができます。
>>> x = 256 >>> a = "hello"
対話型の操作では、変数名+ [Enter] で変数の内容が表示されます。
>>> a "hello"
詳細 ＞ Python/Syntax
上記のプログラムのノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以下、手順です。
このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。
-[[Python Basics>https://colab.research.go・・=sharing]]
このようなファイルを作っておくと、今後ちょっとしたコードの動作確認を行うためのノートとして活用することができます。