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PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 大型本 – 2017/9/9
「pandas」を使ったデータ加工や集計、可視化について学べます
「Matplotlib」と「Bokeh」を詳解。グラフ作成例も豊富です
Jupyter NotebookはPythonユーザを中心に人気の高い、オープンソースのデータ分析環境です。
インタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。
本書では、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説しています。
CONTENTS
■第1章:Jupyter Notebookを導入しよう
■第2章:Jupyter Notebookの操作を学ぼう
■第3章:pandasでデータを処理しよう
■第4章:Matplotlibでグラフを描画しよう
■第5章:Matplotlibを使いこなそう
■第6章:Bokehでグラフを描画しよう
■第7章:Bokehを使いこなそう
■第8章:Jupyter Notebookをカスタマイズしよう
■第9章:クラウド上でJupyter Notebookを使おう
■第10章:Jupyter NotebookでRubyとRを使おう
■Appendix:ipywidgetsとJupyterLab
- 本の長さ416ページ
- 言語日本語
- 出版社技術評論社
- 発売日2017/9/9
- ISBN-104774192236
- ISBN-13978-4774192239
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登録情報
- 出版社 : 技術評論社 (2017/9/9)
- 発売日 : 2017/9/9
- 言語 : 日本語
- 大型本 : 416ページ
- ISBN-10 : 4774192236
- ISBN-13 : 978-4774192239
- Amazon 売れ筋ランキング: - 361,323位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 1,060位ソフトウェア開発・言語
- - 7,887位電気・通信 (本)
- カスタマーレビュー:
著者について
神奈川県横浜市出身。1984年生まれ。株式会社Awarefy 取締役CTO。ソフトウェアエンジニア。
ITベンチャー数社、株式会社ALBERT執行役員の職務を経て 2015年に独立・起業し、BtoB SaaS プロダクトをリリース。2019年、株式会社Awarefy 取締役CTO に就任。心の健康を支えるデジタル・メンタル・プラットフォーム「Awarefy」を開発。
Flutter や Go、React などによる アプリケーション開発のほか、クラウドインフラやWebデザインなど幅広い領域を手がける。
著書に『改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門 (2020年, 技術評論社)』、『これからはじめる SQL 入門 (2018年, 技術評論社)』などがある。
Python × 金融のコミュニティ fin-py を主催。
blog: https://drillan.github.io
twitter: https://twitter.com/patraqushe
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カスタマーレビュー
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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だた、内容の古さを除けばかなり詳しく書いてます。
Python、CLIつまりコマンドプロンプトから実行できるインタプリタ言語だが、そのサポート環境を提供するのがJupyterNotebookということなのだろう。
しかし、打ち込んだプログラムを保存したり、再利用したり、というやり方が書いていったかな?
覚えていない。見落としたかな。
日本語環境の入れ方も、書いてあるのを見ただけでは、よく分からなかった。
そもそも、本に書いてあるものをいろいろせっせと打ち込む必要があるのか?
書いてあることを理解すれば、いろいろなことが出来る様にはなると思う。
グラフの使い方、プロットの仕方など、説明してある。
ただ、厚みの割には、不親切な気がした。印象に過ぎないかもしれないが。
jupyter入門と書かれているけど、紙幅はもっと他のところに割かれています。全体を読んだ印象としては、pythonを用いてデータ分析をする上で、知っておいてほしいアウトプットに関する周辺知識一般をまとめて学べる。
グラフの出力結果の例示が豊富で、フルカラーなのがとっても有難い
わかりやすいですが、このレベルだとExcelでよくないか?と思ってしまいます。
内容はわかりやすく、丁寧です。
おそらく、初学者が手に取ると思われるので、matplotlib,bokehが一緒に書かれていると混乱するのではと思いました。(pythonは視覚化ライブラリが乱立しています、、、)
レベルは入門レベルです。使い方はほぼ同じですが、現在はjupyterlabが主流となりましたので、ご注意を。
環境構築で引っかかると、この出版を見ればいいので、データ解析本とは別に必要です。