やさしい Python

機械学習用途に広く活用されている Python 入門書が、プログラミング言語入門書のベストセラー「やさしい」シリーズで登場します。
文法の基本からデータの扱い、ライブラリの利用まで、Python プログラミングの基本を、豊富なサンプルで一つ一つ丁寧に解説していますので、無理なくしっかり身につけられます。
また、Python を使った機械学習の基礎と実際の活用例についても、わかりやすく解説しています。
「Python で機械学習をやってみたいけど難しいかも……」と思っている人に、手に取っていただきたい入門書です。

Python を学び始めたいけれど、機械学習まで見据えると難しそうに感じる。そうした初学者に向けて書かれたのが『やさしい Python』 (高橋 麻奈 著、SB クリエイティブ、2018 年 4 月刊) です。版元は本書を、プログラミング言語入門書のベストセラーとする「やさしい」シリーズの Python 版と案内しており、文法の基本からデータの扱い、ライブラリの利用までを豊富なサンプルで一つずつ解説し、さらに Python を使った機械学習の基礎と実際の活用例も取り上げると紹介しています。判型は A5 判の 2 色刷りです。

文法の基本から機械学習の活用例までを 1 冊に収める構成

版元の紹介文が示す範囲は、大きく 2 つに分かれます。1 つは Python のプログラミングそのものの基本で、文法、データの扱い、ライブラリの利用が挙げられています。もう 1 つが機械学習で、基礎の説明に加えて実際の活用例まで扱うと案内されています。文法入門で終わらず、機械学習の入り口までを同じ 1 冊の中で通している点が、本書の特徴です。

Python 入門と機械学習がつながる理由

Python が機械学習の分野で広く使われているのは、言語そのものが特別に計算向きだからではありません。数値計算やデータ処理、学習アルゴリズムを実装した ライブラリ が豊富に用意されており、それらを短いコードで呼び出して組み合わせられることが大きな理由です。そのため、機械学習 に取り組む前に必要になるのは、リストや辞書のようなデータの持ち方、関数やモジュールの使い方、外部のライブラリを読み込んで呼び出す手順といった、言語の基本の部分です。本書は文法、データの扱い、ライブラリの利用と機械学習を同じ 1 冊に収めているため、この 2 つの段階を本を替えずに進められます。機械学習を目的にしていても、文法の段階を飛ばさずに学びたい人に合った組み合わせです。

2018 年刊の Python 入門書として読む時の前提

本書は 2018 年 4 月の刊行で、サンプルが前提とする Python やライブラリの版は刊行時点のものです。手元の環境で動かす時は、インストールした版と本書の説明が食い違う場面があり得ることを念頭に置いてください。版元のサポート情報には正誤情報のページも用意されているので、読み進める前に一度確認しておくと安心です。著者の高橋 麻奈氏は、版元の著者紹介によれば『やさしい C』『やさしい Java』などシリーズの各巻を手がけており、同じシリーズで別の言語を学んだことがある人には、手に取りやすい選択肢です。

機械学習を見据えた Python 初学者に向く 1 冊

版元が手に取ってほしい読者として挙げるのは、Python で機械学習をやってみたいが難しいかもしれないと感じている人です。プログラミングの経験が浅く、文法から順に積み上げたうえで機械学習の入り口に触れたい人には、目的と内容が素直に合います。一方で、Python の文法はすでに身に付いていて、機械学習の理論や特定のフレームワークを深く学ぶことが目的なら、その分野を主題にした専門書を選ぶほうが近道です。ほかの入門書と比べながら選びたい場合は Python 本の選び方 も参考になります。基礎から機械学習の手前までを一続きで学びたい初学者にとって、最初の 1 冊として選びやすい本です。