プログラミング初心者の私が、データ分析のためにPythonを学習して得た情報をまとめました。
Pythonとは何かという基礎知識から、Pythonの入門方法までをご紹介していきます。
プログラミング言語「Python」を学ぶときの参考にしてみてください。
Pythonとは？
Pythonは、AIによく使われるプログラミング言語です。
汎用プログラミング言語として知られており、様々な場面で使われています。
まずはPythonを理解するのに必要な、プログラミング言語について解説していきます。
プログラミング言語とは？
プログラミング言語とは、コンピューターやAIに指示を出すのに使う言語のことです。
プログラミング言語は上図のように様々な種類があり、Pythonはそのうちのひとつです。
上の図をご覧ください。
図の左側にあるようなJAVAやPython、HTMLのようなプログラミング言語を使ってプログラミングすることで、図の右側にあるようなソフトウェアが作られます。
Python入門の簡単な説明
それではPythonを使ってどのようにプログラミングを行っていくのか、入門の流れをご説明します。
合図を出す
プログラム言語（Python）は、コンピュータに指示を出すための言語です。
コンピュータに何かをさせるには、まずはPython語で合図を出します。
ここで言う合図とは、互いの約束にもとづいてある事柄を指示することです。
例えば、Pythonを使って「Aの時はBをしろ！」というような合図をコンピュータに出します。
指令書をつくる
次に、合図を文章化して指令文をつくります。
そして指令文がいくつか集まった状態の指令書をつくります。
指令書にまとめることで、指令文や合図を見つけやすくなります。
この合図や指令文の集まった指令書のことを、コンピュータプログラムと言います。
文法を用いる
指令書があっても、文法に沿って記述されていないとコンピュータは指令を認識できません。
私たちが話す自然言語にも文法や言語構造があるように、プログラム言語のPythonにも構文や言語構造など記述のルールがあるのです。
具体的には関数・変数・演算子・型・式などに、Python独自の記述方法や構造体などのルールが定められています。
実際には以下の記事で紹介しているような文法を使ってプログラムを構成していきます。
実際にプログラミング（文書化）する
プログラミングは以下のような流れのイメージで行います。
- 「合図」の出し方を考える
- 「合図」を「文法」に沿って「指令文」にする
- 指令文をまとめて「段落」を作り、「段落」を集めて「指令書」をつくる
- 「指令書」に「題名」をつけて「ページ」を作る
- 「ページ」をまとめて「冊子」をつくる
実際のプログラミングの流れを見ていきましょう。
まずは「メソッド・関数」の出し方を考えます。
次に、メソッド・関数を「構文」に沿って、「指令文」をつくります。
指令文を集めると「クラス」でき、クラスのまとまりが「ソースコード」という文章となります。
ソースコードに「モジュール名」を付けると、1つのファイルになります。
最後にファイルをまとめると「ライブラリ」になります。
つまり、プログラミングで言うところの「メソッド・関数」や「構文」などの用語は、以下のように言い換えることができます。
合図 ＝ メソッド・関数等
段落 ＝ クラス
題名 ＝ モジュール
冊子 ＝ ライブラリ
プログラミングの段階の流れ
Pythonプログラミングでは、合図となるメソッドや関数などが集まっていく段階ごとに、それぞれの名前が付けられています。
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- メソッド（Method）
オブジェクトの操作を定義したモノの呼称。 - クラス(Class)
いくつかのメソッドや関数が合わさったモノの呼称。 - モジュール(Module)
いくつかのクラス・メソッドが合わさったモノの呼称。 - パッケージ(Package)
いくつかのクラス・メソッドと特殊な指令文が合わさったモジュールの呼称。 - ライブラリ(Library)
いくつかのモジュールが合わさったモノの呼称。
既に用意されたライブラリの例としては、Python 標準ライブラリ・Pandas・NumPy・matplotlabなどがあります。
- メソッド（Method）
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Pythonプログラミングでは、これらの構成要素同士の接続を繰り返すことで、ネットワーク化してプログラムをつくっていきます。
また引用元から見た引用先のライブラリやモジュール、クラスやメソッドなどの要素を、目標物という意味でオブジェクトとも呼びます。
これらのオブジェクトが縦糸と横糸でつながったものが、Pythonプログラムというわけです。
こちらの記事に、Pythonを使ったディープラーニングでよく使うライブラリがまとめられていますので参考にしてください。
Pythonやその他ソフトのインストール
Pythonプログラミングに入門するために必要なものをご紹介します。
まずPythonプログラミングを始めるには、次のものを導入する必要があります。
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- プログラム言語
- プログラミング道具
- パッケージ管理道具
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データ分析だけの利用であれば、Anacondaをインストールするのがおすすめです。
インストール手順は、Anaconda本家のサイトでお使いのOSを選んでからご覧ください。
あとは、Jupyter labを起動すれば、プログラム開発をはじめられます。
１． Jupyter labで編集開始
２． Pandas、NumPyを呼び出して、データの加工やデータの演算
３． Matplotlabでグラフに描画する
という流れです。
Python初心者におすすめのGoogle Colaboratory
「手っ取り早く機械学習の勉強を始めたい」
「ツールのインストール自体が面倒・・」
そんな方にオススメなのがGoogle Colaboratory（略称はColab）です。
初心者がPythonで機械学習を始める際にまず乗り越えなければいけないのが環境構築。
Colabを使えば、何もインストールすることなしにすぐ学習を開始することができます。
Google Colaboratoryのメリット
Colabのメリットは環境構築なしですぐにPythonで機械学習の勉強ができることです。
必要なのはGoogleアカウントだけでしかも無料。
静的なページではなく、「Colabノートブック」というインタラクティブな環境です。
公式ホームページからアクセスし、ファイルから「ノートブックを新規作成」すると拡張子が「ipynb」のファイルが作られます。
なんといってもGoogleの無料GPUが使えるのは大きいです。
機械学習やディープラーニングの処理なども高速ですよ。
Webブラウザでの環境なので、WindowsやMacでも実行できますし、スマホでだって使えます。
Googleの開発したツールですから、ドキュメントやスプレッドシートのように他の人とソースコードを共有も可能。
技術系の出版社が出しているサンプルコードのインポートもできますし、うまく活用していきたいですね。
「簡単にAIを作り始められる無料サービス「Google Colaboratory」を体感せよ」にさらに詳しく解説されているのでぜひ参考にしてください。
AI研究所は主催する「AIエンジニアになるための３日間集中セミナー」でもColabについて学べますよ。
Pythonに入門しよう まとめ
Pythonはプログラミング言語なので、入門は難しいと思われがちです。
ですがじっくり学びながら入門すればすごく難しい訳ではなく、限られた人しか出来ない技術でもありません。
簡単なデータ分析が目的であれば、Pythonの覚えるべき文法もそんなに多くありません。
リストと変数やちょっとした関数を理解して、演算や出力ライブラリへの接続方法も理解できれば、初心者でも分析プログラム全体を作れます。
その分、データ分析をする際に重要なデータの取り方や、評価の仕方の勉強に時間を当てることもできます。
Pythonを使ったプログラミングの流れをよく理解して、あなたもAIプログラミングに入門してみてください。
