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Pythonライブラリの使い方
手軽に応用プログラミング

表紙画像
著者 松田 晃一
判型 B5変型、424頁
ISBN 978-4-87783-456-2
価格 本体3,400円
発行日 2019年 8月10日(初版第1刷)
備考 ダウンロードサービス:学習に使えるサンプルファイル

本書の記載内容について訂正があります。こちらを参照してください。

本書について

 Googleの機械学習(人工知能)で使用されているプログラミング言語として有名になったPythonは、その簡潔なコーディングや高い機能性などから、今日、最も注目されている言語の1つであり、初心者向きとも言われています。

 「初心者向き」という形容は、個人的には疑問に思う点もありますが、近年プログラミング言語の善し悪しは、言語そのものの仕様ではなく、言語に関するWebページなどの情報量、その言語から使用できるライブラリの豊富さ、それを支えるフォーラムなどコミュニティを含めた「エコシステム」(生態系)の方が重要になってきています。Pythonは、前述の機械学習以外にも、画像処理、Webスクレイピングや、自然言語処理、科学技術計算、ロボットのアプリケーション開発(ROS)、IoTや組み込みシステムなどさまざまな分野で利用されてきており、それを支えるライブラリやコミュニティの豊富さなどからさまざまなシステムやアプリケーションが開発できるようになってきています。また、既存のソフトウェアへの組み込みとしては、統合3DCGソフト(Maya、Blender、LightWave等)でデファクトスタンダードのスクリプト言語にもなっています。

 本書ではそのようなPythonのライブラリの中から比較的手軽に利用でき、知っておくと便利そうなものを選び、サンプルプログラムとともに説明したものです。サンプルプログラムは200個以上あり、ダウンロードサービスからすべて取得できます。全部で12種類のライブラリを扱っており、第1章はそのライブラリを用いたサンプルプログラムを読むのに必要なPythonの知識を概説しています。それ以降は各ライブラリの説明になりますが、それぞれのライブラリをなるべく等しく扱うために各章を20~40ページとしてあります。基本的にはどの章から読まれても大丈夫だと思いますが、第10~13章は互いに関連するため続けて読まれることをお勧めします。また、本書を大学の講義などで使う場合は長い章を2回に分けるなどすると14~15回とすることができると思いますし、いくつかの章を飛ばしてもよいでしょう。

内容見本PDF(約1.5MB)

目次

正誤表 2019/10/2

本文の内容に誤りがありました。 お詫びして訂正いたします。

p.343 ページ中央の実行結果の2行目

画像ファイル名: test2.jpg

画像ファイル名: test2.png

TensorFlow 2.0への対応(2019-12-6掲載)

TensorFlow 2.0ではKerasがTensorFlowに取り込まれ、Kerasのimportの仕方が変わりました。例えば、nn01.pyでは

import keras from keras.datasets import fashion_mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense

の部分を以下のように書き換えてください。他も同様です。

from tensorflow import keras # (1) モジュールのインポート from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense

nnPredict.pyは

from keras.models import load_model

from tensorflow.keras.models import load_model

に書き換えてください。