最近、Pythonを機械学習やデータサイエンス方面で使う機会がありました。
これまでPythonをWebアプリで使うことが多かったこともあり、最初のうちは各種ツールを雰囲気で使っていました。
ただ、使っていくうちに、ツールを基本的なところから理解したくなりました。
そこで、知りたいツールが網羅されている「PythonユーザのためのJupyter実践入門」を写経しつつ読みました。
- 作者: 池内孝啓,片柳薫子,岩尾エマはるか,@driller
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2017/09/09
- メディア: 大型本
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感想
本書では、自分の知りたかった
- Anaconda
- Jupyter Notebook
- Pandas
- Matplotlib
が基本的なところから書かれていました。
そのため、雰囲気で使っていた
- condaコマンドで仮想環境を作る方法
- Jupyter Notebookのメニューやボタンの意味
- Matplotlibの日本語文字化けを解消する方法
- Matplotlibで図を描画する方法
- フィギュアとサブプロットの概念(p140)
などがおさえられました。
特に良かったのが、Matplotlibの書き方について
と書かれていたことです(p253)。
今までMatplotlibにはいろいろな関数があって分かりづらいと感じていたことが、それが実はスタイルが2つあるせいだと分かりました。
そのため、今後は「Webにあるサンプルはどちらで書かれているか?」が判断でき、悩むことなくサンプルを読み進められそうでした。
また、本書の推奨するOOP-Styleであれば、どの図形を描くときも
# フィギュアを用意する fig = plt.figure() # サブプロットを用意する ax = fig.add_subplot(111) # 図形をプロット ax.<描画メソッド> # タイトルやラベルなどをつける ax.set_title('foo') # 描画 plt.show()
という流れで書いていけそうでした。
3章以降は写経しながら読み進めましたが、進めるうちにコード補完が欲しくなりました。そのため、PyCharm + Jupyter Notebookに切り替えました。
Using IPython/Jupyter Notebook with PyCharm - Help | PyCharm
見栄えは劣るものの、日頃PyCharmを使っていることもあり、切り替えて以降はスムーズに写経できました。
一方、Pandasについてはまだ理解しきれていないと感じたため、本書以外の書籍や自分好みのデータを探して、引き続き手を動かしていこうと思います。
最後になりましたが、著者のみなさま、良い本をありがとうございました。