データ分析ツールＪｕｐｙｔｅｒ入門

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。

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　ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂ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

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