Python によるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト

プログラミングの基本とともに情報科学の基礎を, Python を用いて学ぶテキスト.データ処理・AI などの話題を扱い, 基礎から本質までを学ぶことができる.

『Python によるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト』 (森畑 明昌 著、東京大学出版会、2019 年 9 月刊) は、成績の集計やライフゲーム、放物運動、ゲノムの解析といった題材ごとに章を立て、その中で Python の文法とアルゴリズムを学ぶ教科書です。国立国会図書館の書誌では、書名に「アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ」が添えられています。版元ドットコムの紹介文では、プログラミングの基本とともに情報科学の基礎を Python で学ぶテキストとされ、データ処理や AI などの話題を扱うと案内されています。刊行時の著者紹介では、森畑 明昌は東京大学大学院総合文化研究科の准教授です。

全 12 章の題材、成績の集計からクラスタリングまで

第 1 章「はじめに」でプログラミングを学ぶ理由と本書の構成を示したあと、第 2 章「まずは使ってみる」で環境の準備、整数と小数、変数、入力のルールとエラーを、第 3 章「プログラムを作ろう」で関数、インデント、ライブラリを扱います。第 4 章「データ処理の基本: 成績の集計」は配列、総和と平均、分散、if 文、真偽値、文字列を成績表の処理の中で学ぶ章です。続く第 5 章「ライフゲーム」と第 6 章「放物運動のシミュレーション」は 2 次元配列やモジュール化、運動方程式の差分化を扱い、第 6 章のあとに幕間として「テストとデバッグの基本」が入ります。後半は第 7 章「p 値の計算」、第 8 章「大規模データの検索」、第 9 章「データからの情報抽出: 回帰分析」、第 10 章「拡散のシミュレーション」、第 11 章「高度な検索: ゲノムを解析する」と進み、第 12 章「データを分類する」は k-means 法を扱い、「コンピュータの限界」の節で終わります。巻末には付録 A「Python 言語の簡易ガイド」と付録 B「ita ライブラリガイド」があり、各章には練習問題が付いています。

計算量と数値誤差、情報科学の基礎を題材で学ぶ

第 7 章は、組合せの数を階乗、パスカルの三角形、漸化式の 3 通りで計算して実行時間を比べ、7.5 の節で 計算量の記法 に入ります。第 11 章の 11.3 の節は 動的計画法 とメモ化で、部分問題の答えを記録して使い回す手法です。コンピューターの小数は有限の桁で近似されるため、計算には誤差が出ます。第 9 章には数値誤差とその理由と、ピボット選択による改善の節が、第 10 章には拡散シミュレーションの安定性と、誤差を伴うプログラムのテストの節があります。

付録と ita ライブラリ、題材に含まれる数学と物理

文法のまとまった整理は付録 A の簡易ガイドに置かれ、言語の基本的な構造、名前、文、式、基本的な値と型、ライブラリ、エラーと例外を扱います。描画や練習問題の解答確認には本書独自の ita ライブラリを使い、付録 B でその関数と実現方法を説明しています。題材には分散や p 値、運動方程式、拡散方程式、連立 1 次方程式といった数学と物理の内容が含まれます。Python の入門書の選び方は Python 本の選び方 にまとめています。本書は、Python の基本とアルゴリズム、数値計算、データ処理の基礎を、題材ごとの全 12 章と幕間、付録 2 本に収めています。