機械学習/Pythonでデータ分析する次の一歩（プログラミング言語、Python編）のバックアップ(No.1)

はじめに †

Pythonでデータ分析支援ライブラリーのpandas、機械学習ライブラリーのscikit-learn、実行環境のJupyter Notebookを使ってデータ分析をするときには、サンプル・プログラムを真似するだけで、Pythonのことをあまりよく知らなくてもできます。

しかし、特徴を増やしたり、データを間引いたりするときには、Pythonのことが少しわかっていないとできません。

ここでは、Pythonについて簡単に説明します。

Pythonは、インタープリター形式のプログラミング言語です。 Pythonプログラムは、1行ずつ機械語に翻訳され、実行されます。

Pythonプログラムは、インデントでブロックを表します。

同じインデントが続いている間は、同じブロックであると解釈されます。

下の二つのプログラムは、違う結果になります。

x = 0
if x > 0:
  print('A')
  print('B')
print('C')

ハッシュ記号 # の後からその行の最後までは、コメントとして扱われ、無視されます。

x = 0
if x > 0:
  print('A')
print('B')
print('C')

複数行をまとめてコメントにするときは、シングル・クオーテーション3つ ''' で囲むか、ダブル・クオーテーション3つ """ で囲みます。

B
C

複数のデータをまとめて扱うのがタプルとリストです。タプルとリストの違いは、タプルが一度生成したら変更できないのに対し、リストは要素の追加や削除ができます。

タプルは、複数の要素をコンマ , で区切り、丸括弧 () で囲みます。

print('Hello')  # コメント

リストは、角括弧 [] で囲みます。

print('Hello')
'''
コメント
コメント
'''