データ分析ツール Jupyter 入門

出版社
出版日
ページ数
456
説明

データ分析・可視化に便利な Python ベースのライブラリ Jupyter (旧 IPython )の使い方を説明した書籍です。

書籍出版時にはまだ β 版で Jupyter notebook に代わる新しいデータ分析環境 JupyterLab についても言及があります。

主に以下のライブラリが紹介されています。

  • numpy
  • sympy
  • scikit-learn
  • pandas
  • matplotlib
  • pillow
  • ipyleaflet
  • ipywidgets
目次
Chapter 1 Jupyter を利用する 1.1 Jupyter の基本と Anaconda のセットアップ 1.2 アプリケーションを利用する 1.3 Jupyter Lab を使う Chapter 2 Markdown によるドキュメント記述 2.1 Markdown の基本 2.2 リストとテーブル 2.3 TeX 記法による数式 Chapter 3 numpy によるベクトルと行列演算 3.1 ベクトルと行列 3.2 ベクトル・行列の演算 Chapter 4 sympy による代数計算 4.1 sympy の基本 4.2 式を操作する Chapter 5 scikit-learn による機械学習 5.1 scikit-learn による機械学習 5.2 さまざまなモデルを使う 5.3 さまざまなデータを利用する Chapter 6 pandas によるデータ分析 6.1 DataFrame の基礎 6.2 DataFrame のデータを活用する 6.3 DataFrame とファイルアクセス Chapter 7 matplotlib による視覚化 7.1 matplotlib の基礎 7.2 グラフを使いこなす 7.3 さまざまなグラフ Chapter 8 pillow によるイメージ処理 8.1 pillow の基礎 8.2 イメージ処理の機能 8.3 イメージの描画と合成 8.4 ImageOps/ImageChops Chapter 9 Jupyter 機能拡張ウィジェットの活用 9.1 ipyleaflet の利用 9.2 ipywidgets Chapter 10 Jupyter のカスタマイズ 10.1 JavaScript カーネルを利用する 10.2 機能拡張 RISE によるスライドショウ 10.3 Jupyter contrib nbextensions 10.4 Jupyter 設定ファイル
紹介( powered by openBD

これまでデータ分析を行っても、実験の過程や実行環境の共有、レポートの作成には非常に手間がかかりました。この問題を解決するソフトとしてJupyterが注目されています。本書は、Pythonなどでデータ分析に携わるプログラマーを対象にJupyterの基本的な使い方から、Markdownによるドキュメント作成、各種モジュールの基本、機能拡張するためのさまざまな仕組みをまとめて解説します。サンプルコードのお試しサイトも用意しました。