Python

【Python】数学の活用やデータ分析に興味がある初学者が読むべき参考書

Python 数学 おすすめ参考書

どうも多浪Fランぼっち底辺大学生です。

今回は、Python初学者が数学の知識を活用して、問題を解いたりグラフを作成したり出来るようになりたい人に向けた、おすすめの参考書を”3冊だけ”紹介したいと思います。

 

話題のPythonで数学に関するプログラミングが出来るようになりたい!

おすすめの参考書はないか?

どんなことが出来るようになりたいんだ??
単に「数学の問題をプログラミングで解けるようになりたい」し、「データをグラフ化してデータ分析」なんかをしてみたい
そんなら、3冊だけ紹介するわ(-ω-)/

 

Python初学者が対象
  • Pythonで数学の問題が解けるようになりたい
  • Pythonでデータ収集が出来るようになりたい
  • Pythonでデータを加工してグラフ化出来るようになりたい

上(↑)の箇条書きに当てはまる人が対象の記事となっていますので、興味のある人は読んでみて下さい。

Pythonで数学を活用したりデータ分析が出来るようになるために学ぶことは?

Pythonには豊富で便利なライブラリがあります。

その中に、数値計算を効率化する”math, numpyや、データの収集と加工ができる”pandas

データを元にグラフを作成する”matplotlib.pyplotがあります。

 

早い話、こいつ等を使いこなせるようになる事で

「Pythonによるデータ分析や数値計算を行える」ようになる訳ですねぇ~~

おっ、そうだな
  • math, numpy
  • pandas
  • matplotlib.pyplot

math, numpy :効率的に数値計算を行う

mathライブラリ, numpyライブラリはPythonでの数値計算を効率化する為のライブラリです。

これ等のライブラリを使用するメリットとしては、大きく2つ有ります。

  1. 数値処理速度の高速化
  2. 三角関数や行列などの計算を手軽に行える

 

例えば、numpyを使えば sin cos などの値も簡単に導き出すことが出来ます。

たったのこれだけの記述で

python numpy 実行結果

sin60° cos60°の値を導くことが出来ました。

まぁ、たったのこれだけであれば電卓を使えばいいだけの話ですが、

複数の数式を読み込んだり、複雑な処理を行いたいのであれば、理解を深めておきたい分野であります。

pandas :データを収取して加工する

pandas(パンダス)とは、表データを作成・収取して、データを加工する為のライブラリです。

説明のため、手っ取り早く実例を紹介したいと思います。

 

まずは、表データ(.csv)を作成してみたいと思います。

 

すると、以下の画像のようにCSVファイル(データ)が作成されました。

Python pandas CSVデータ作成

 

続いては、このCSVファイルを読み込んで、数学の点数が高い順に並び変えたいと思います。

 

これを実行すると・・・・・

 

Python pandas CSVデータ読み込み・加工

見事、正常に実行されましたね(-ω-)/

 

この例はpandas(パンダス)の基本的な使い方に過ぎませんが、

まぁこんな感じでデータ収集と加工が行えます。

matplotlib.pyplot :データをグラフ化する

最後に”matplotlib.pyplot“です。

コイツはデータを元にグラフを作成するライブラリですね。

 

またしても、一例をお見せしましょう。

※先ほどのpandasで取り上げたデータをグラフ化してみたいと思います。

 

先ほどのコードに”グラフを作成するコード”を少々追加しました。

実行します。

 

Python データをグラフ化

こんな感じで作成されました。



 

データをグラフ化して可視化することで、様々な発見や考察が出来る事でしょう。

Python初学者におすすめの参考書3冊を紹介

コ↑コ↓まで、Pythonで数学を活用したりデータを加工などしたりして分析する為の、基本的な活用法を紹介しました。

そこで、わたくしから【おすすめの参考書】を三冊紹介したいと思います。

 

 

こちらの3冊ですね。

 

ライブラリを活用するスキルは、基本的な部分をしっかり押さえていないと効率的な学習が実現できないので、上(↑)の三冊をおすすめします。

実際に、「初学者にも分かりやすい」し「持っていれば、心強いなぁ」とわたくし自身感じたので、紹介しておきます。

 

特に「Python2年生シリーズ」はおすすめやな
おっ、そうだな

 

Amazonの”試し読み”などを参考にしてみてください。

文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学

 

コチラは主にnumpyやmathを活用して、数値処理を行いグラフを描画する趣旨の参考書です。

タイトル通り高校数学の内容を扱う訳であり、難易度は基本中の基本しか扱わないので、初学者が取り付きやすい内容となっています。

 

なので、「既にPythonである程度の数式計算は出来るゾ」と言う人には、おすすめは出来ない書籍と言うことですね。

 

逆に、これからPythonで数式計算が出来るようになりたい人にとっては、

慣れと言うか・・・Pythonでどんなことが出来るのかを把握する意味で、購入して勉強する価値は有るかと思います。

 

それに、以下のソースコードと実行結果を見て下さい。

このコードは連立方程式を解いてくれる記述となっています。

  • y = -5x + 1
  • y = 2x -13
Python sympy 連立方程式

こんな感じで、連立方程式を解くための方法なども含まれていますので、読んでみて下さい。

Python2年生 スクレイピングの仕組み

こちらは今回取り上げた「Pandas(パンダス)を実用的に扱えるようにすること」を目的とした書籍です。

その際、pandasと一緒に使う重要な技術が”スクレイピング”です。

 

スクレイピングとはウェブサイトからデータを抽出する技術の事です。

ネットからデータを抽出すると言うことで、pandsと関係がある事は分かるはずです。

 

また、先ほどpandasの具体例としてCSVファイルを用いましたが、

エクセルファイルからデータを読み込んで、データを加工するも記載されていますので、嬉しい内容となっています。

Python2年生 データ分析の仕組み

コチラは【Python2年生 スクレイピングのしくみ】の続編となる内容です。

 

データと言うのは、単に眺めていたり加工したりするのでは意味がありません。

ので、「どのようにデータを加工すれば意味のある塊になるのか?」という趣旨に沿って学習が進められる点が特徴です。

まぁ端的に言えば、Pythonで統計学をザックリと学べる書籍だな

その他、本格的にPythonを学びたい人へ

今回の趣旨とは少しずれますが、

色々な分野でPythonを学びたい!」と考えている人がいるなら、以下の2つのサービスがおすすめです。

  • PyQ
  • Udemy

オンライン学習サービス:PyQ

コチラはProgate(プロゲート)で学習した人なら分かると思いますが、

実際に自分で手を動かしながら学べるオンライン学習コンテンツですね。

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PyQ公式サイト

Pythonを本格的に学べる学習サイトはPyQだけ

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オンライン動画学習コンテンツ:Udemy

udemy 数学 データ分析 スクレイピング

Udemyは現役のエンジニアの講師たちが作成したビデオオンデマンド形式の教材を販売しています。

優秀なエンジニア達が作成している教材なので、質は勿論のこと高いですね。

また、受講者の質問に答えてくれたりフィードバックを参考にしたりして教材の質をさらに高めるシステムとなっているので、利用者の満足度が高くなっています

 

中にはシリコンバレー在住のエンジニアが教える講座もあります!!

 

講師の説明を聞きながら実際に手を動かし実践することで、技術が身につき理解も深まる事だと思います。

 

教材の値段は通常1万円を超えるものが多いです。

高すギィィィィ!!

 

しかし、通常価格の90%OFFの値段で購入できるキャンペーンが偶にやってくるので、通知をONにしたり公式サイトを定期的にみたりなどすることで、お得に受講することが出来るようになっています

やったぜ☆

 

Udemyを利用することで「実際にどんな技術が使われているのか?」などと言った、初心者が疑問に思っていることがわかります。

これによって、プログラミングをさらに意欲的に学んでいけるでしょう。



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参考書を持っていた方が学習しやすく復習しやすいので、こうにゅうをおすすめします

以上で【数学の活用やデータ分析に興味がある初学者が読むべき参考書】についての紹介を終わります。

紹介した3冊の書籍について、Pythonの基礎を学び終えたわたくしが実際に手に取ってみた感想として、「おすすめできるなぁ」と素直に思ったものです。

Pythonによる数値処理やデータ収取・加工、グラフ作成など、内容に過不足なくサラッと学べる上に、ちゃんと順を追って丁寧に解説がされるので満足しています。

 

「ココどうするんだっけ?」と忘れた時も、直ぐに参考書で見直すことが出来るので、

購入して損は無いと思います。

 

以上です。

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