プログラミングの基本操作
Contents
1. プログラミングの基本操作¶
1.1. はじめに¶
1.1.1. 開始前に行うこと（重要）¶
まず，Chrome 等のブラウザを利用して，本教材の URL にアクセスし，画面の指示に従い Google アカウントにログインしてください．その後，ブラウザ表示画面左上の「ファイル」をクリックし，さらにポップアップで出てくる項目から「ドライブにコピーを保存」をクリックしてください．これにより，本教材のコピーが自分のGoogleドライブに保存され，自分で書いたプログラムを実行できるようになります．
また，多くのセルが非表示になっていると思われるため，同じくブラウザ表示画面上の「表示」をクリックし，さらにその項目から「セクションを展開」をクリックし，非表示のセルを表示させてください．
Hint
各ページの上部にロケットのアイコン があるのでこれをクリックして各ページのファイルを Google Colaboratory 上で開いて利用してください．
1.1.2. 到達目標¶
Python の基本的な使い方を習得することを目標とします．
1.1.3. Python とは¶
Python は，科学技術界隈，特にデータ科学に関する分野において昨今，最も利用されているプログラミング言語です．これを習得することで今後，プログラミング技術なしでは為し得なかったような大量データの解析ができるようになります．Python は C言語とか Fortran とかの伝統的なプログラミング言語と比べて簡単に学ぶことができるプログラミング言語です．ものすごく人気がある言語であり，たくさんのライブラリ（補助ツール）が存在しているので，色々なことができます．計算の速さもそこそこで，少なくとも悪くはありません．ここでは，Python のバージョン3（Python3）の使い方を学びます．
1.1.4. Python プログラムの構造¶
以下のようなプログラムを書いて，それを実行するとターミナルウィンドウ等に「Hello world」という表示が出力されます．これは，「Hello world」という文を画面に表示しなさいという命令です．
print("Hello world")
1.1.5. Python コーディング¶
Python でコーディングをする際に統一的なルール（エチケット？） として PEP8 が定義されています．PEP とは Python Enhancement Proposal の略です．PEP8 に従って書かれたコードは可読性が高くなります．
https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/
このコンテンツのコードは必ずしも PEP8 に従っていないかもしれません．
1.1.6. 学習の進め方¶
上から順に読み進み，【実習】と書いてある箇所でコードを書いて実行してください．基本的に入力するコードの前に見本のコードが書かれており，見本と同じコードを書けば正しく動作するようになっています（見本コードの上下に入っている区切り線は入力する必要ありません）．理解を深めるには，見本とは異なるコードを書いて試してみることも役立つと思います． なお， Colab では，コードが書かれている領域をコードセル，説明文等が書かれている領域をテキストセルといいます．
1.2. Python の基本操作¶
以降，実際にプログラムを書いてそれらを実行してみます．何かを画面に表示させたり，変数というものを使ったり，リストとかディクショナリとかいうものを使ったりします．
1.2.1. 四則計算¶
【実習】\(1+2=3\) であることを確認する．
以下のように書くと足し算ができます．プログラム中の「#」はコメントの宣言のための記号で，これが書いてある部分から右側はプログラムとして認識されません．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
1 + 2 # addition
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Note
ハッシュ（#）とシャープ（♯）は実は違うものですよね．
【実習】色々な四則計算をする．
その他の四則計算は以下のように書きます．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
10 - 2 # subtraction
90 / 3 # division
51 * 5 # multiplication
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Hint
コードセルで「shift」+「enter」を押すと，コードを実行するだけではなくカーソルを次のセルに移動させますが，もし実行後にカーソルを移動させたくない場合は「ctrl」+「enter」を押します．
1.2.2. 変数¶
上では，実際の数値を入力してプログラムを書きました．しかし，これではただの電卓です．以下のようにすると，変数を定義することができます．例えば，1行目で「a」という変数を生成し，これに「3」という数値を代入しています．ここで注意しなければならないことは，プログラミング言語において「=」は「その右側と左側が等しい」という意味ではなく，「右側を左側に代入する」という意味で用いられる点です．このように変数というものを使うことでプログラムは色々な処理を一般化することができます．
【実習】変数を利用する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
a = 3 # assign a value "3" to a variable "a" ==
b = 18
print(a + b) # addition
print(a - b) # subtraction
print(b / a) # division
print(a * b) # multiplication
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
変数として使うことができるものは英語アルファベットの中の一文字だけではありません．以下のように文字列を使用することができます．
【実習】文字列を使って変数を生成する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
aaa = 5
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
変数として使用できる文字は以下のものを含みます．
英語アルファベットに含まれる文字
数字
_ (アンダースコア)
しかし以下のようなことは禁止事項です．
変数の最初の文字が数字であること．
予約語と等しい文字列．例えば，「print」という変数を使おうとしても使えません．これは Python が「print」という関数を備えているためです．
変数には数値だけでなく，文字列や文字も代入することができます．以下のようにすると，「greeting」という変数が「print()」という関数に処理されて画面に表示されますが，「greeting」に代入された値は「Hello world」なので，画面に表示される文字列は同じく「Hello world」となります．
greeting = "Hello world"
print(greeting)
Note
Python では数値と文字列は明確に区別されます．数値を変数に代入したときは " を利用しませんでした．" に囲まれた部分は文字列としてみなされます．
ダブルクォーテーション（"）に囲まれた部分には何を書いてもそれは文字列とみなされます．よって，上の例で "greeting" と書いてその内容（Hello world）を出力しようとしても，greeting という文字列が出力されるだけで中身を出力できません．
【実習】ダブルクオーテーションで文字列を囲んだ場合の挙動を確かめる．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
greeting = "Hello world"
print("greeting")
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
よって，以下のような計算もできません．文字列と文字の割り算をさせようとしているからです．
【実習】ダブルクオーテーションで数字を囲んだ場合の挙動を確かめる．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
a = "3"
b = "18"
print(a)
print(b / a)
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
1.2.3. リストとディクショナリ¶
複数個の値を代入することができる変数があります．これのことをただの変数ではなく，Python ではリスト（list）と呼びます．リスト変数は [ と ] と , を使って生成します．以下のように生成した変数「list_a」の要素にアクセスするには「list_a[0]」のような感じでリスト変数に添字を付けて書きます．こうすることで「list_a」に格納されている最初の値である「10」にアクセスできます．多くのプログラミング言語ではリストの一番最初を示すインデックスは「0」です（1ではありません．）．こういうシステムのことはゼロオリジンと呼称します．
【実習】リストを生成する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
list_a = [10, 4, "aaa"] # declaration of a variable, list_a, this list variable contains three values
print(list_a[0]) # access first element of list_a
print(list_a[1]) # access second element of list_a
print(list_a[2]) # access third element of list_a
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Note
Python のリストでは上のように数値と文字（列）をひとつのリストに同時に入れることができます．リストを使うことが可能な多くのプログラミング言語ではこのような操作はできない場合が多いです．
また，以下のような特別な変数も存在します．これをディクショナリ（dictionary）と呼びます．ディクショナリ変数は { と } と , と : を使って生成します．ディクショナリ変数には，キー（key）とそれに対応するバリュー（value）を一組にして代入します．その後，キーの値を使って以下のようにしてディクショナリ変数にアクセスすることで，そのキーに対応するバリューを取得することができます．
【実習】ディクショナリを生成する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
dict_a = {"January" : "1", "February" : "2"} # declaration of dictionary, dict_a. this dictionary contains two keys and two values
print(dict_a["January"]) # access a value corresponding to a key "January"
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Note
ちゃんと写経したり，文字とか数字変更したりしてます．．よね？
1.2.4. 繰り返し処理¶
Python で繰り返し処理をするには「for」を使います．以下のように書くと，配列 [0，1，2，3，4] に含まれる各要素が一行ごとに表示されます．プログラムではこの「for」を様々な局面で利用することによって人間ではできないような同じことの繰り返し作業を実現します．この繰り返し処理の方法と後に出る条件分岐の方法（if）さえ用いればどのようなプログラムでも実現することができます．繰り返し操作が終わった次の行からは，インデントを再びアウトデントするのを忘れないよう注意しましょう．
【実習】繰り返し処理を実行する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
for i in [0, 1, 2, 3, 4]:
print(i)
print("hoge")
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Note
アウトデントした部分は繰り返されていませんよね？
この処理は以下のようにも書けます．以下のように書くと，range(5) に格納されている「0，1，2，3，4」という値が一行ごとに表示されます．range() に指定した回数の繰り返しが行われるのですね．
【実習】range() を利用した繰り返し処理を実行する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
for i in range(5):
print(i)
print("hoge")
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Hint
range(5) は [0，1，2，3，4] の配列を生成するものと考えて問題ないです．
以下のように書くとリストに格納されているデータ全てにひとつずつアクセスすることができます．
【実習】全てのデータに繰り返しアクセスする．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
list_a = [10, 4, "aaa"] # declaration of variable list_a
for w in list_a: # repetitive access of list_a. w represents an element.
print(w) # when you start a "function" you have to insert [tab] (and when you finish the function, also you need outdent)
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
ディクショナリに対する繰り返しのアクセスは以下のようにします．
【実習】ディクショナリのデータに繰り返しアクセスする．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
dict_a = {"January" : "1", "February" : "2"}
for k in dict_a.keys(): # dict_a.keys() is a list containing only keys of "dict_a". or you can write simply "dict_a" instead of "dict_a.keys()"
print(k, dict_a[k]) # k is a key and dict_a[k] is a value corresponding to the key.
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Hint
ディクショナリ変数に .keys() をつけることでディクショナリ変数に含まれるキーからなるリストを生成することができます．
以下のように書いても，上と全く同じ挙動を示します．
【実習】ディクショナリのデータに繰り返しアクセスする．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
dict_a = {"January" : "1", "February" : "2"}
for k, v in dict_a.items():
print(k, v) # k is a key and dict_a[k] is a value corresponding to the key.
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Note
この場合，.items() によってキーと値のペアが同時に抜き出されているのです．変数の内容を変更して，挙動を確認してみましょう！
繰り返し処理をする方法にはその他に，while があります．以下のようにして使います．while の右側に書いた条件が満たされる場合のみ，それ以下の処理を繰り返すというものです．この場合，i という変数が 10 より小さいとき処理が繰り返されます．そして，この i の値は while が1回実行されるたびに 1 ずつインクリメント（増加）されています．その表記が，i = i + 1 です．これは，i に「i に 1 を足した値」を代入しろという意味です．なので，この表記の前の i に比べて，表記の後の i は 1 だけ大きい値です．
【実習】while を使った繰り返し処理をする．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
i = 0
while i < 10: # If the condition "i < 10" is satisfied,
print(i)
i = i + 1 # these two lines are processed.
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
また，while は以下のようにして用いることもできます．この != は「この記号の右側と左側の値が等しくない」ということを意味します．
【実習】while を使った繰り返し処理をする．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
i = 0
while i != 10:
print(i)
i = i + 1
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
1.2.5. 条件分岐¶
プログラミング言語にとって重要な要素として「if」があります．これは条件分岐のためのシステムです．以下のように書くと，もし i の値が2であるときのみ出力がされます．ここで，== という記号は「記号の右側と左側の値が等しい」ということを意味し，現実世界の「=」と同義です．
【実習】条件分岐を実行する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
for i in range(5):
if i == 2:
print(i)
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
繰り返し処理と条件分岐を組み合わせることで複雑な動作を実現することができます．以下のように書くと，もしキーが「January」であった場合，「1」が表示されます．それ以外でもし，「ディクショナリ変数のバリューが 2」であった場合，February corresponds to 2 in dict_a. と表示されます．それら以外の全ての場合おいては，key is not January or February. と表示されます．
【実習】繰り返し処理を利用した複雑な条件分岐を実行する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
dict_a = {"January" : "1", "February" : "2", "May" : "5"}
for k in dict_a.keys():
if k == "January": # a condition means if variable "k" is same as "January"
print(dict_a[k]) # If the above condition is satisfied, this line is executed. do not forget an indent
elif dict_a[k] == "2": # If "k" is not "January" and "dict_a[k]" is same as "2",
print(k, "corresponds to", dict_a[k], "in dict_a.") # this line is executed.
else: # In all situation except above two condition,
print(k,"is not January or February.") # this line is executed.
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
1.2.6. 関数¶
プログラミングをするにあたり，関数というものはとても大事な概念です．関数はあるプロセスの一群をまとめるためのシステムです．書いたプロセスを関数化することで，ソースコードの可読性が上がります．また，処理に汎用性を与えることができるようになります．同じ処理を変数の値だけを変えて何度も行いたい場合は同じ処理を何度も書くより，関数化して，必要なときにその関数を呼び出す，といったやり方が効率的です．関数は， def というものを使って生成します．これまでに書いてきたプログラムにも def main() という表記がありました．これは， main() という関数を定義するものです．そして，その main() という関数をソースコードの一番下，if __name__ == "__main__":で呼び出して使っていたということです．この main() 以外にも，プログラマーは自由に関数を定義することができます．以下のように func_1() という関数を作って，それを main() の中で実行することができます．
【実習】関数を定義して呼び出す．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
def func_1(): # Declaration of a novel function "func_1()".
print("Hello") # substance of "func_1()"
func_1() # The function "func_1()" is executed in a function "main()".
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
関数を生成する際に () が付属していますが，これは，引数（ひきすう，パラメータ）の受け渡しに使うためのものです．以下のように書くと，Python という文字列が格納された変数 str_1 を関数 func_1() のパラメータとして関数が実行されます．その後，func_1() 内では，パラメータ str_1（== Python）を func_1() の中でのみ定義されるパラメータ変数である arg_1 で受け取りそれを利用して新たな処理が実行されます．
【実習】引数を与えて関数を定義して呼び出す．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
def func_1(arg_1): # To get argument from external call, you need to set a variable to receive the argument. In this case, it is "arg_1".
print("Hello", arg_1) # print "Hello" and arg_1 (= str_1 in main() = "Python").
str_1 = "Python"
func_1(str_1) # pass the variable "str_1" to the function "func_1"
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
また，関数はその関数内で処理された結果の値を関数の呼び出し元に返す (呼び出し元の関数内で使うことができるように値を渡す) ことができます．例えば，以下のように書くと，summation() の呼び出し元に対して，summation() で計算した結果（リスト内の数値の和）が返ってきます．その返ってきた値を変数 result_1 に格納してその後の処理に利用することができます．
【実習】戻り値を獲得する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
def summation(arg_1): # arg_1 is a variable to contain the argument (numbers in main()).
sumvalue = 0 # A variable to contain a result of summation.
for number in arg_1:
sumvalue = sumvalue + number # this means "sum is renewed by the value of sum + number"
return sumvalue # return the result of above calculation to the function caller by the word "return"
numbers = [2, 4, 5, -2, 3] # a list to be calculated
result_1 = summation(numbers) # execution of summation(). Numbers is passed to the function. And the result of the function is assigned to the variable "result_1"
print(result_1)
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
1.2.7. ライブラリのインポート¶
上では関数を作ってプログラムを便利にしてきましたが，世界には様々な便利な関数をまとめたライブラリが存在します．これを使うと様々な便利なことをすごく簡単な記述で実現可能です．そういった関数の集まりをライブラリと言いますが，ここではそれらライブラリの使い方を学びます．ライブラリは以下のように，import という表記によりプログラム中で使うことを宣言します（利用する直前に呼び出しても良い）．以下では，「statistics」というモジュールを使うことを明示しています．以下は実行しても何もしない（ライブラリをインポートすることだけをする）プログラムです．
【実習】ライブラリをインポートする．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
import statistics
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
Hint
この世にどんなライブラリがあるのかは人に聞くとか Google で調べることとかで知ることができます．
Note
この Google Colaboratory を閉じるか時間経過によって強制的に閉じられるまでインポートしたライブラリは有効です．
例えば，モジュール「statistics」を用いれば平均や標準偏差の計算が 1 行で可能です．モジュールに入っている関数（メソッド）を使うときは「モジュール名.関数名()」という形式で書きます．
【実習】ライブラリを利用して計算を実行する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
linumber = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
print("mean:", statistics.mean(linumber))
print("sd:", statistics.stdev(linumber))
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
また，モジュール「math」を用いれば数学で用いられる様々な関数 (数学における関数) を簡単に記述することができます．
【実習】別のライブラリを利用して計算を実行する．
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
import math
x = 10
print("log_10:", math.log10(x))
print("log_2:", math.log2(x))
print("log_e:", math.log(x))
x = math.radians(180) #This is radian of an angle of 180 degrees
print(math.sin(x))
print(math.cos(x))
print(math.tan(x))
#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#--#
これまでは Python にデフォルトで組み込まれているモジュールのみを使ってきましたが，外部で用意されているモジュールを使うことも可能です．外部のモジュールはインストールしなければなりません．そのためにはコマンドライン上で「pip3」というコマンドを用います．例えば，数値計算を行うためのモジュール「NumPy」は以下のようにすることでインストールすることができます．現在使っている Python（正確には Python3）と pip3 が紐付いており，pip3 で外部からインストールしたライブラリは Python3 から呼び出すことができるのです．
! pip3 install numpy
Note
これは Python のコマンドではありません．本来，コマンドラインで打つものです．Python のプログラム中に書くものではありません．「!」が Python のプログラム外でコマンドを実行するための表記です．
現在使っている Python にインストールされているライブラリを確認するには以下のように打ちます．
! pip3 list
Note
本物のコマンドライン上で実行するときには ! は不要です．
Note
終わりです．