PythonユーザのためのJupyter 「実践」 入門 （技術評論社） [電子書籍]

PythonユーザのためのJupyter 「実践」 入門 （技術評論社） の 商品概要

• 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ます。また，可視化に際しては，Pythonで人気のライブラリ「pandas」「Matplotlib」「Bokeh」を中心に解説します。
  

• 目次

  第1章　Jupyter Notebookを導入しよう
  1-1　Project Jupyterのはじまり
  1-2　Anacondaを利用した環境構築
  1-3　condaコマンドの使い方
  1-4　日本語フォント環境の準備
  第2章　Jupyter Notebookの操作を学ぼう
  2-1　Jupyter Notebook上でコードを実行
  2-2　Jupyter Notebookのインタフェース
  2-3　Jupyter Notebookのキーボードショートカット
  2-4　Jupyter Notebookの保存と再利用
  2-5　Markdownや数式の利用
  2-6　マジックコマンドの利用
  2-7　Jupyter Notebookの共有方法
  第3章　pandasでデータを処理しよう
  3-1　pandasの特徴
  3-2　サンプルデータの説明
  3-3　Series
  3-4　DataFrame
  3-5　さまざまなデータの読み込み
  3-6　データ処理
  3-7　統計量の算出
  3-8　クロス集計
  3-9　時系列データの処理
  3-10　データ可視化
  第4章　Matplotlibでグラフを描画しよう
  4-1　Matplotlibとは
  4-2　グラフ描画の基礎
  4-3　折れ線グラフ
  4-4　散布図
  4-5　棒グラフ
  4-6　ヒストグラム
  4-7　箱ひげ図
  4-8　円グラフ
  第5章　Matplotlibを使いこなそう
  5-1　さまざまな図形の描画
  5-2　フィギュアオブジェクトとサブプロットの調整
  5-3　色の指定とカラーマップ
  5-4　線の書式設定
  5-5　フォントとテキストボックスの書式設定
  5-6　グラフの軸と目盛りの設定
  5-7　凡例とタイトル
  5-8　描画スタイル
  5-9　ファイル出力
  5-10　show()関数とオブジェクト指向スタイル
  第6章　Bokehでグラフを描画しよう
  6-1　Bokehとは
  6-2　Bokehの特長
  6-3　グラフ描画の基礎
  6-4　折れ線グラフ
  6-5　散布図
  6-6　棒グラフ
  6-7　ヒストグラム
  6-8　箱ひげ図
  6-9　円グラフ
  第7章　Bokehを使いこなそう
  7-1　さまざまな図形の描画
  7-2　さまざまなオブジェクトの調整
  7-3　色の調整
  7-4　さまざまな線の調整
  7-5　テキストの調整
  7-6　図の調整
  7-7　図形の調整
  7-8　軸の調整
  7-9　軸書式の調整
  7-10　目盛り線の調整
  7-11　凡例の調整
  7-12　複数の図のレイアウト調整
  7-13　プロットツールを活用した対話的な操作
  7-14　動的・対話的なグラフ作成
  第8章　Jupyter Notebookをカスタマイズしよう
  8-1　起動オプションと設定ファイル
  8-2　スタイルのカスタマイズ
  第9章　クラウド上でJupyter Notebookを使おう
  9-1　Cloud Datalab - Google Cloud Platform
  9-2　Azure Notebooks - Microsoft Azure
  第10章　Jupyter NotebookでRubyとRを使おう
  10-1　RubyをJupyter Notebookから使う
  10-2　RをJupyter Notebookから使う
  

PythonユーザのためのJupyter 「実践」 入門 （技術評論社） の商品スペック