Pythonを学ぼうvol.2 ライブラリ編
はじめに
読者の皆様、ごきげんよう。Pythonを学ぼうの第二回をお読みいただきありがとうございます。前回は、環境構築に関して少し紹介し、Hello WorldをPythonで実行してみるところまでやりましたね。
そして、今回はライブラリを使ってみようと思います。ライブラリの説明については、後々行おうと思います。
皆さんにお勧めの本も紹介しておこうと思います。この本は、私の友人（ゴリゴリのプログラマー）からのお墨付きなので、安心してください。笑
その本というのが、「Python実践データ分析１００本ノック」という本です。（リンクは下に張り付けておきますね。）この本を知っている人は多いと思います。つまり、知っている人の多さが信頼の証というわけですね。（笑）
また、この本を購読して知った新事実なのですが、「Google Colaboratory」を使えば、前回述べた環境を整えなくてもPythonを動かせるという…。（ブラウザ上で動かせるなんて、便利）
なので、前回の環境構築がめんどくさい、わかりにくい、変なソフト入れたくない、という方はぜひ、「Google Colaboratory」を試してみてください。
まとめますと、今回どうしても皆さんに伝えたかったことは、
・「Python実践データ分析１００本ノック」めっちゃおすすめ！
・「Google Colaboratory」便利だから試してみて！
です。
前置き長くなりましたが、今回のPython学習に移っていきましょう。
ライブラリとは
ライブラリとは、「プログラムのテンプレートがたくさんおいてあるファイル」です。あなたが作りたいと思ったものは、大体、誰かが形にしてくれています。ありがたいことに、先人たちは、それをファイルに詰めてくださっており、さらにありがたいことに、私たちがそのプログラムコードを丸写しすることなく使えるようにしてくださっているというわけなんですね。
私たちがすることは、実行したいことをプログラムで指定して引っ張ってくるだけです。ライブラリはたくさんあるので、今回は、その中の一つである、「NumPy」というライブラリを使ってみましょう。
「NumPy」に関しては、以下のサイトを確認しておくといいでしょう。
すべて読む必要はないので、必要に応じて読んでみてください。私のお勧めは、NumPyの概要と特徴、関数、まとめ のコラムですかね。
NumPyのインストールに関してですが、anacondaをインストールしていればNumPyのインストールは必要ないです。また、今回紹介した「Google Colaboratory」を使う場合でも何の準備も必要なく使うことができました。
ライブラリを使ってみよう
ライブラリを使う際は、引っ張ってくる必要があると上で話しましたが、引っ張ってくる際のコードは、
import numpy as np です。import~でライブラリのひとつである、numpyを指定しています。
as はimport文で引っ張ってくるモノに別名をつけています。
要するに、「今からnumpyっていうライブラリから引っ張ってくるよ。numpyは今後、npって略して呼ぶね。」と言っています。
これで、NumPyというライブラリは使えるようになったわけですね。
（あっさり使えるようになってしまいましたが、本当に使えますからね！）
では実際に、使てみましょう。
今回は、array()を使ってみようと思います。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
a
>>array([1, 2, 3])arrayは、配列を使って計算するときに用います。
配列というのは、大学数学で学ぶ、線形代数ですね。文系の人にわかりやすく説明すると、ベクトルを行列の形にして表している、というものです。
余談ですが、arrayとndarrayの違いが気になる人がいるかもしれないと思い、書かせていただきます。簡単に言うと、arrayが関数でndarrayがクラスです。知らない言葉が出てきたという方はとことん調べてみましょう。
少しわき道にそれましたが、numpyから引っ張ってきたarray関数によって、配列[1, 2, 3]を表すことに成功しました。
せっかくなので、多次元でやってみましょうか。
import numpy as np
b = np.array([[1,2], [3,4]])
print(b)
>>[[1 2]
[3 4]]今回は、print()を使って要素のみが出てくるようにしました。
おわりに
第二回も何とか書き上げることができました。Pythonの学習より、ブログを並行して書くことの方が大変です。笑
ともあれ、ライブラリを使い方まで学べたので、ライブラリに入っている関数を使って遊んでみるとより理解が進むと思います。
また、vscodeのターミナルを使って、コードをテストしている方に向けて、
a = np.array([1, 2, 3]) の生成がa によってうまく生成できない人に対して、shift+Enterで実行するという方法も提示しておきます。
これでもうまくいかなかった人は、あきらめて「Google Colaboratory」を使うのも手ではあります。（私もそうしたい…笑）
では、次回会いましょう。
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