基本項目

Python のインストール # 自分の環境にPython実行環境がインストールされているかどうかを確認しましょう。 Python処理系は python3 コマンドで起動します。

利用するエディタ # 本科目で利用するエディタは特に指定しません。 自分の好きなエディタを利用してください。 ただ、こだわりが特にないようであれば、Visual Studio Code（VSCode） を利用することをお勧めします。

Numpyとは # 教科書 p.361（データの高度な取り扱い） Numpy（ナンパイ）は、Pythonの数値計算ライブラリの一つです。 ベクトルや行列やその演算を容易に扱え、機械学習に必要な機能が豊富に揃っています。 Python で機械学習を行う際には、Numpy を利用することが一般的です。

フォーマット出力 # ノート Python には文字列を整形するための様々な方法があります。 ここではその中でも代表的なものを紹介します。

🗣️ 概要 # この方法は Visual Studio CodeとDockerを用いて開発を行います。 Docker はビジネスで利用する場合には有料ですが、個人であれば、無料で利用できます。 この方法を使ってのプログラミングの動作イメージは以下の通りです。 画像をクリックすることで各ペイン（領域）の説明が表示されます。

用語集 # 演算子（operator）: 演算を行うための記号。例えば、+、-、*、/ など。 被演算子（operand）: 演算子によって操作される値。例えば、1 + 2 において、1 と 2 が被演算子である。 関数（function）: 処理の集まりに名前をつけたもの。何度も行う処理の集まりがあったときに、その処理を関数として定義しておくことで、同じ処理を何度も書く必要がなくなる。 返り値（return value）: 関数が処理を終えた後に呼び出し元に返す値。 実引数（argument）: 関数に渡す値。 仮引数（parameter）: 関数に渡された値を受け取る変数。