ゼロから学ぶPythonプログラミング Google Colaboratoryでらくらく導入

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内容紹介

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目次

はじめに
 プログラマ的感覚
 謝辞
 本書の使い方

第1章 Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
1-1 Pythonの特徴
1-2 Google Colabの使い方
1-3 課題

第2章 条件分岐と繰り返し処理
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

第3章 関数とスコープ
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

第4章 リストとタプル
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

第5章 文字列処理
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 課題

第6章 ファイル操作
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

第7章 再帰呼び出し
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

第8章 クラスとオブジェクト指向
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

第9章 NumPyとSciPyの使い方
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

第10章 Pythonはどうやって動くのか
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

第11章 動的計画法
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
11-6 課題

第12章 乱数を使ったプログラム
12-1 モンテカルロ法
12-2 疑似乱数
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

第13章 数値シミュレーション
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

第14章 簡単な機械学習
14-1 機械学習の概要
14-2 重回帰分析
14-3 GAN
14-4 課題

付録 Pythonのインストール
参考文献

製品情報

製品名 ゼロから学ぶPythonプログラミング Google Colaboratoryでらくらく導入
著者名 著:渡辺 宙志
発売日 2020年12月17日
価格 定価:2,640円(本体2,400円)
ISBN 978-4-06-521883-9
判型 B5変型
ページ数 256ページ

著者紹介

著:渡辺 宙志(ワタナベ ヒロシ)

慶應義塾大学理工学部物理情報工学科准教授。
2004年に東京大学工学系研究科物理工学専攻博士課程を修了。その後、名古屋大学大学院情報科学研究科助手に就任。同大学助教を務めたのち、2008年に東京大学情報基盤センター スーパーコンピューティング部門特任講師。2010年に東京大学物性研究所附属物質設計評価施設助教を経て、2019年より現職。

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