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・オブジェクト指向プログラミングにTKinter利用
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目次
第1章　Python 入門
1.1 Pythonとは何か
1.2 PythonとAnaconda
1.3 Anacondaのインストール
1.4 Anacondaの概要
1.5 Pythonの最初の操作
1.6 Jupyter Notebookのメニューと使い方
1.7 Jupyter Notebookのその他の使い方
第2章　Pythonの文法の基礎
2.1 文字列の画面表示
2.2 数値の扱いと演算子
2.3 変数の活用
2.4 文章表示のテクニック
2.5 文字列表示の応用
2.6 スライスの利用
2.7 Pythonの組み込み関数
2.8 文字列のフォーマット表示
第3章　Pythonのモジュール関数の使い方
3.1 Pythonの関数一覧
3.2 mathモジュール関数
3.3 randomモジュール関数
3.4 statisticsモジュール関数
3.5 文字列操作はメソッド
3.6 Pythonの構成とクラスとメソッド
第4章　Pythonの重要構文
4.1 プログラムの制御構造
4.2 for文の使い方
4.3 while 文の使い方
4.4 if文の使い方
4.5 break文とcontinue文
4.6 if文の短縮形
4.7 配列のデータ型
4.8 リストを操作するメソッド
4.9 リストの活用
4.1 Input関数による複数データの一括入力
4.11 ユーザー定義関数の使い方
4.12 ユーザー定義関数の応用問題
第5章　Pythonのオブジェクト指向プログラミング
5.1 Pythonのオブジェクト指向
5.2 計算機を作る
5.3 キャンバスの作成と円の描画
5.4 オブジェクトの色指定
5.5 クリックした場所に赤丸を描く
5.6 赤丸をクリックして移動させる
5.7 赤丸を自動的に移動させる
5.8 辞書的配列で複数の円を動かす
5.9 クラスを定義して複数の図形を動かす
5.1 図形の種類を増やす
第6章　外部ライブラリの使い方
6.1 ベクトルとその演算
6.2 Numpyとベクトル
6.3 行列とその演算
6.4 Numpyと行列
6.5 Numpyを使って一次方程式を解く
6.6 アヤメデータの利用
6.7 データフレームの利用
6.8 Matplotlibと折れ線グラフ
6.9 １次関数と三角関数のグラフ
6.1 指数関数と対数関数のグラフ
6.11 Matplotlibによるヒストグラムの作成
6.12 Matplotlibと散布図の作成
6.13 Matplotlibで複数のグラフを描く
6.14 csvファイルのpandasでの読み込み
第7章　機械学習の基礎
7.1 機械学習のツールの復習
7.2 学習データと評価データの分割
7.3 分類の教師あり学習：サポートベクターマシン
7.4 Irisデータセットでの誤判定の検証
7.5 Digitデータセットの基礎集計
7.6 Digitデータセットの正解ラベルの分析
7.7 Digitデータセットでの分類の教師あり学習
付録　補足説明
A.1 数列と級数のあつかい
A.2 分散と標準偏差と偏差値の使い方
A.3 学習済みモデルの性能評価指標