1. 導入.ipynb

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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Python の基礎"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. 導入"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "「退屈なことはPythonにやらせよう」 (https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117782/) という本があるように，  \n",
    "人間が手作業でやるには時間がかかることをコンピュータにやらせるためにプログラミング言語があるわけですが，  \n",
    "C/C++, Java, Ruby, R, Matlabなど，いろいろな言語があるなかでPythonとはどういう言語なのでしょうか？"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "現在，AIやデータサイエンスという言葉が世間的にも流行して（もう終わった？）いますが，  \n",
    "機械学習やディープラーニング，データ分析などのプログラムはPythonで書かれることが多いです．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "すごい人たちが書いたプログラムを簡単に使えるようにしたものとしてライブラリ（パッケージ）というのがありますが，Pythonはライブラリが豊富です．  \n",
    "- NumPy（数値計算）\n",
    "- pandas（データ分析）\n",
    "- matplotlib（可視化）\n",
    "- scikit-learn（機械学習）\n",
    "- SciPy（科学技術計算）  \n",
    "  \n",
    "など"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "つまり，Pythonはいまや多くの人が使う言語であり，ネット上にはすごい人たちが書いたコードがたくさんあり，勉強がしやすく，  \n",
    "ライブラリも豊富であり，とても便利！ だからPythonが書けると良いことがたくさん！さあ，Pythonの世界へ飛び込もう！"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hello world!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print('Hello world!') "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "無理矢理感がすごいですが，いまprint関数でHello world! という文字列を出力しました．こんな感じでPythonはシンプルにコードが書けます．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Pythonを便利に使うために環境を構築する必要がありますが，Anacondaでやると良いと思います．Ancondaでは，環境を複数作ったり，様々なライブラリを管理することができます．  (参考：https://qiita.com/t2y/items/2a3eb58103e85d8064b6)  （macだったらminicondaのほうが良いかも） \n",
    "- 環境を構築するのが面倒くさいなら，とりあえずGoogle Colaboratoryでコードを書いてみるのもありです． (https://tadaken3.hatenablog.jp/entry/first-step-colabratory)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "どのような環境でコードを書くかは個人の自由なので，自分が使いやすい環境を使用すれば良いと思います．  \n",
    "参考までに自分は，Anacondaで環境構築・管理して，Jupyter Notebookでコードを書いています．これもJupyter Notebookで書かれたものです．  \n",
    "Jupyter Notebookでは，markdown形式で文章が書けたり，画像を入れることができたり，実行したコードの結果がコードの下に表示されてすぐ確認できたりと便利です．Google ColaboratoryもJupyter Notebookと同じ形式です．AnacondaをインストールすればすぐにJupyter Notebookを使うことができます． (https://pythondatascience.plavox.info/python%E3%81%AE%E9%96%8B%E7%99%BA%E7%92%B0%E5%A2%83/jupyter-notebook%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%88%E3%81%86)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Pythonを使う環境が整ったら，実際にコードを書いてみましょう．"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "（追記）  \n",
    "リンクをベタベタ張りましたが，このようにネット上には親切な人が色々書いてくれています．分からないことがあったら調べましょう．特に公式のサイトを見ることを勧めます．"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
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