個人的な勉強会で作った資料です。10分でPythonを解説するという無茶な話です。
本記事はGitHub、nbviewer、Colab、Marp（スライド形式）でも公開しています。
※Colabの解説記事はこちら
※Marpの解説記事はこちら
リンク
より抜粋して説明します。
書籍内のコードが一部公開されておりますので参照下さい。
- 1_Pythonプログラミングへの準備
- 2_Pythonの基礎 - 基本的なルール
- 3_Pythonの基礎 - ライブラリ
インデント
- Pythonではインデントの揃った部分が1つのブロックとみなされる。
- 異なるブロックはキーワード+コロン:で始まる。
print("Hello world") print("Hello world")
File "<ipython-input-3-08b837f97b05>", line 2
print("Hello world")
^
IndentationError: unexpected indent
# シャープ(#)以下の文章は無視される(コメントアウト) # コードの説明や補足, 不要な文を無効化したいときなどに用いる for i in range(10): # rangeは連番を取得する関数. この例では0,1,...,9を取得し, # 順番にiに代入することで繰り返し処理をする. x = i + 1 print(x)
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データ型
- Pythonで取り扱うことができるデータは、数値、真偽値、文字列の3種類
x = 12 # xを整数(int)型変数として定義. # 12.あるいは12.0とすると浮動小数点(float)型, # 12+0jとすると複素数(complex)型となる(jは虚数単位). # 数値型はint, float, complexの3種類. y = True # yを真偽値(bool)型変数として定義. # bool型はint型のサブクラスでTrue=1, False=0と同じ. z = "PC" # zを文字列(str)型変数として定義. # " "や’ ’で囲うとstr型として認識される
データ型：複合的な型
- Pythonのデータ型には、上記の基本的なデータ型を要素とする複合的なデータ型（コンテナ型）が存在する。
- リスト、タプル、集合、辞書など
リスト
x = [1, 2, 3] y = ["Hello", " ", "world"]
x + y # リストの結合→ [1,2,3,"Hello"," ","world"] len(x) # リストの長さの取得→ 3 2 in x # リストに要素が含まれるか→ True x[0] = "A" # xの0番目の要素を"A"に書き換える x.append("X") # xの最後に"X"を追加 for a in x: # リストの要素で繰り返し処理をする print("a=", a) # → a=A, a=2, a=3, a=Xと連続して出力される
a= A
a= 2
a= 3
a= X
辞書
d = {"h":6.626e-34, "c":0} # {"key1":value1, · · · }のように書く
print(d["h"]) # Key="h"のValueの取得
d["c"] = 2.998e+8 # Key="c"のValueを変更
d["e"] = 1.602e-19 # {"e":1.602e-19}の要素を追加
for key, value in d.items():
# itemsメソッドはkeyとvalueの組を取得. 反復処理に用いられる
print(key, value)
関数:def
def user_sum(x, y): ans = x+y return ans
user_sum(2, 3) # → 5 ans = user_sum(1, 7) # ansに8を代入
- 引数の型を指定しないため、関数を引数にすることもできる。
def ope(func, vals): return func(vals[0], vals[1]) ope(user_sum, [3,4])
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- デフォルト値を設定することができる
def func(x, y=1, z=2): return z * (x + y) ans = func(3, 4, 5) # ansに5*(3+4)を代入 ans = func(3) # ansに2*(3+1)を代入 ans = func(3, z=-1) # ansに-(3+1)を代入 ans = func(3, z=1, y=2) # ansに1*(3+2)を代入. 順番は変更可 ans = func(3, y=2, 1) # エラー # 一度引数を指定したら, その後の引数はすべて指定しなければならない
File "<ipython-input-7-a58389f95d0f>", line 7
ans = func(3, y=2, 1) # エラー
^
SyntaxError: positional argument follows keyword argument
関数：lambda
- 1行のみの関数を定義したい場合はlambda式を用いる方法がある。
func = lambda x, y=1, z=2: z*(x+y)
print(func(10)) print(func(10,1,1))
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条件分岐と繰り返し処理
- 条件分岐のif文、繰り返し処理のfor文は以下のとおり
for i in range(10): if i % 2 == 0: # if 条件式:の形で用いる. Trueなら以下を実行 print(i, "even number") else: # Falseなら以下を実行. elif文で複数分岐も可能 print(i, "odd number")
0 even number
1 odd number
2 even number
3 odd number
4 even number
5 odd number
6 even number
7 odd number
8 even number
9 odd number
リスト内包表記
- for文、if文を用いたリスト作成方法と以下のような表記が用いられる。
- このような書き方はリスト内包表記と呼ばれる。
a = [i for i in range(3)] # リスト[0,1,2]を作成 a = [i**2 for i in range(5) if i%2==0] # if文と組み合わせも可能
ファイル操作
- ファイルの開き方
f = open("filename","w") # 書き込み用に開く f = open("filename","r") # 読み込み用に開く f = open("filename","a") # 追記用に開く.
- ファイルへの書き込み
f = open("test.txt","w") f.write("Hello World\n") # 文字列を書き込む. \nは改行を表す f.write("Hello {0}, {1}\n".format("Tokyo","Japan")) f.close() # openしたファイルは最後にcloseで閉じる必要がある
- 読み込み
with open("test.txt") as f: # open関数のデフォルトは"r" for line in f: # 1行ずつ読み込む print(line.rstrip()) # rstrip()で文字列の右端を削除
Hello World
Hello Tokyo, Japan
クラスの基礎
- クラスは奥が深いので詳しく理解する必要は無いが、以下の構文程度は感覚的に知っておいたほうが良い。
class Person: # Personというクラスを定義 def __init__(self, name): # インスタンス化の際に実行される self.name = name def __repr__(self): # print文での出力結果を指定 return "Name : "+str(self.name)+", Age : "+str(self.age) def set_age(self, age): # age変数を設定するメソッド self.age = age
TP = Person("PhysicsTarou") # クラスのインスタンス化. TP.set_age(30) # メソッドの呼び出し print(TP) # __repr__で指定された出力をする print(TP.name, TP.age) # メンバ変数を直接呼び出す
Name : PhysicsTarou, Age : 30
PhysicsTarou 30
ライブラリの基礎
- Pythonは、数多くのライブラリ（パッケージと呼ぶ）が公開されいる。この膨大なパッケージの存在が、Pythonが多くのユーザーに利用される理由である。
- Pythonを使う上でパッケージの利用は必要不可欠である。
- パッケージの呼び出し方法は次のとおりとなっている。
import numpy # numpyパッケージを読み込む import numpy as np # numpyパッケージをnpという名前で読み込む from numpy import random # numpyパッケージの中のrandomモジュールを読み込む import numpy.random # 同じモジュールをnumpy.randomという名前で読み込む from numpy import * # numpyパッケージの全モジュールを読み込む
numpy
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3])
- ndarrayの操作
a = np.array([1, 2, 2, 4]) b = np.array([5, 6, 7, 8]) c = a[:3] # 0-2番目の要素を取り出す(スライス) # スライスには様々な使い方がある # a[1:3], a[::2], a[-1], a[::-1]なども確認してみよう d = np.append(a, b) # 2つの配列の結合 e = a.reshape(2, 2) # 配列の形状を任意に変換 f = e.flatten() # 多次元配列を1次元配列に変換 g = d.shape # ndarrayの形状をタプルで取得
- ndarrayの演算
m = 2.0*a # 全ての要素に係数をかける. n = a*b # 要素ごとの積 o = a**3 # 各要素のべき乗 p = np.dot(a,b) # ベクトルの内積 q = a + 1j*b # 要素ごとの和. 複素数のndarrayに対して, # np.conj(q)=a-1j*b, np.real(q)=a, np.imag(q)=bなどとなる r = a[:,None] + b[None,:] # s_ij = a_i + b_jを要素とする2次元配列を所得する s = 2 + a # スカラー量との加減算は2 => 2*np.ones(a.shape)と解釈される
matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10) y = np.sin(x) # プロットしたい1次元配列を準備 plt.plot(x, y, color="red", linestyle="dashed", label="sin") # x, y座標のデータの他、色やスタイル、凡例の指定ができる plt.scatter(x, y, s=30, c="blue") # 散布図プロットにはscatterを用いる plt.legend() # 凡例の表示 plt.show() # 描画
a = np.linspace(0, 4*np.pi, 100) x, y = np.meshgrid(a, a) # 2次元メッシュの生成 z = np.sin(x) + 0.2*np.cos(y) # プロットしたい配列の準備 plt.imshow(z) plt.colorbar() # カラーバーを表示 plt.show()
