Pythonでプログラムを作ろう！

辻　真吾  @tsjshg  

自己紹介 •  辻真吾（1975年8月生まれ）  •  今は、東大先端研で働いてます  – 生命情報（特にがん）のデータ解析  

•  Pythonスタートブック（技術評論社）  

•  プログラム言語  – BASIC/Logo  小学生の時  – C/C++　　 大学生の時  –  Java,  SQL　  ITベンチャー時代  – Python　　  20代の終わりから　  

The  RedMonk  programming  language  ranking(2015.1)

http://redmonk.com/sogrady/2015/01/14/language-­‐rankings-­‐1-­‐15/

Zen  of  Python •  import  this  –  There  should  be  one-­‐-­‐  and  preferably  only  one  -­‐-­‐obvious  way  to  do  it.  

•  Battery  included  – 豊富な標準ライブラリ  

•  初心者にやさしい  – プログラミング経験者も書くのが楽  

•  https://www.python.org  – 本家のサイト  

•  http://www.python.jp  – ドキュメントの日本語訳も豊富  

Guido  van  Rossum

2  or  3？

•  これから始めるなら、3  •  何か理由があるなら、2.7  •  http://python3wos.appspot.com  – 外部ライブラリの対応状況を一目で見られるサイト  

– ほとんど対応済み  

•  Python3  – デフォルトの文字コードがUTF-­‐8  

•  MacOSXとの相性も抜群  

フェアに •  遅いでしょ？  – 軽量言語ですから、もちろん書きやすさ優先  – 数値計算では、for文を使わない  – NumbaなどJITコンパイラもある  

•  なんで2と3互換性ないの？  – 痛い! さらなる進化のため（だと思う）  – 文字列の扱いなど、やっぱり互換性を捨ててまで3を作った理由はある  

•  これからは関数型言語でしょ？  – 8月号のSoftwareDesignに記事を書く予定  

なんと言ってもデータ解析 •  データ解析におすすめの外部ライブラリ  – Numpy,  Scipy  

•  強力な行列演算や、基本的な統計関数などを収録  – Matplotlib  

•  Matlabの文法に似た書き方で、データの可視化ができる  

•  強力すぎて、ちょっと使いにくい（でも好き）  – Pandas  

•  超高性能な数値データを扱うためのライブラリ  •  私にエクセルを使うのを止めることを決意させた  

–  Ipython  •  Pythonインタラクティブシェルの強化版  •  Notebookと呼ばれるWebブラウザ経由の機能がすごい

インストールするの面倒でしょ？

ヒューストンに本拠地を置く、CONTINUUM社が無料で配布  数値計算系のライブラリはほとんど入っているので、手軽でおすすめ  （もちろん3対応）

データ解析以外で

Pythonで作られたドキュメント作成ツール  比較的簡単なrst形式で原稿を書くと、綺麗にHTML化してくれる。  （PDFやePub形式にもなる）

私の開発環境

•  Emacs24.3+Pythonシェル（IPython）  •  MacではGUIがCarbonからCocoaになったためか、Emacsの動作がちょっと不安定  

•  PyCharmよさそう  – Emacsのキーバインド再現が結構忠実

まとめ

•  データ解析のためなら、RかPython  – これは間違いない  

•  Rは汎用言語ではないので、なんでもできるPythonを選んで損はない  

•  次回以降は、みなさんのご要望を取り入れつつ、機械学習の話？