日本からのトップレビュー

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  あまたま

  星5つ中5つ

  数学のためのPython

  2020年9月8日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  「Pythonからはじめる数学入門」とタイトルがついてますがあまり数学の勉強には向いていません。

  原題が「Doing Math with Python」とあるようにPythonで数学を扱う内容となっています。

  個人的にタイトルをつけるなら「数学のためのPython入門」です。

  レベル的にはプログラミングを全くやったことないという人にはちょっときつめで、他の入門書を読んでからもしくは併用するくらいがちょうどいいと思います。

  他のプログラミング言語の経験者はこの本からPythonを始めてもちょうどいい感じです。

  プログラムは計算を行うためのツールという姿勢が一貫しており、なんのために使うかわからない構文の説明が延々と続く退屈なプログラミングの入門書とは違って目的のためのPythonの機能の説明が多く実践的だと思います。

  データの集計や可視化、数式の扱いなどデータ分析系の内容が豊富でデータサイエンスのためにPythonを始める人にはかなりマッチしています。

  構成としてはコードと実行結果がセットになっているのでGoogle Colabを使って進めると環境構築の手間もなく便利です。

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• 

  Kyle

  星5つ中4つ

  Pythonの数学計算利用の導入に最適な一冊

  2016年5月26日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

  Amazonで購入

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  Python3環境(Mac)にてプログラムを動作検証済み。

  Pythonで数学計算用ライブラリとグラフ表示ライブラリなどを用いて下記を学ぶことができる。

  [Pythonの技術的内容]

  ・コマンドラインからの入出力及び例外処理

  ・File入出力処理（データ読み込み用: txt, csv）

  ・Matplotlib:グラフ生成(折れ線、棒グラフ、ベン図など)ライブラリの利用

  ・SymPy:代数式計算、集合計算、微分積分などのライブラリの利用

  [主な数学計算の公式orアルゴリズム]

  ・万有引力の法則

  ・投射運動（投射軌跡）

  ・フィナボッチ数列と黄金比の関係

  ・ピアソンの相関係数

  ・集合と確率

  ・幾何学図形とフラクタル

  　=>バーンスレイのシダ

  　=>シェルピンスキーの三角形

  　=>マンデルブロ集合

  ・初等解析

  Pythonの言語仕様や使用する数学用ライブラリの仕様などを実践を踏まえて事細かに紹介しながら実装例を示している。

  Pythonの技術的な事に関しては実践で利用するライブラリの使い方以外は基本的な機能利用に留めている。従って、Python初心者でも十分に習得できる内容だと感じた。

  著書の中で出てくる数学の公式なども、基本的にグラフ化などの可視化を併せて行っているので、理解が及ばないという問題は極力回避できていると思う。

  将来的にさらに高度な数学計算ライブラリの利用への足がかりとして、導入から勉強したい人にとって価値が出てくる著作だと感じた。

  注意事項：

  各章に章末課題が用意されているが、解答はサイトから取得できる。（ダウンロードのみ）

  想定作業環境：windows,mac,linux

  対応バージョン：Python 3.x

  記載されている概要及び補足メモは以下の様です。

  -------------------------------------

  1: 数を扱う

  Python IDLE shellで操作し、下記数学計算を行う。

  ※利用するFractionは標準ライブラリ

  ・四則演算、累乗、ルート、分数、複素数の計算

  ・2次方程式の計算

  メモ：

  ・分数を扱う

  >>>from fractions import Fraction

  >>>Fraction(3,4) + 1 + Fraction(1/4)

  Fraction(2, 1)

  ・複素数を扱う

  >>>a = 2 + 3J

  >>>a

  (2+3j)

  >>>a = complex(2,3)

  >>>a

  (2+3j)

  ・累乗

  >>>2**24

  16777216

  ・math.sqrt(4)

  >>>4**0.5

  2.0

  -------------------------------------

  2.データをグラフで可視化する

  matplotlibライブラリでデカルト平面を使ったグラフを作る

  メモ：matplotlibライブラリ

  ※付録A記載のpip install matplotlib-venn なら一発で全てインストールできたかもしれない

  実行メモ：

  pip install matplotlib

  pip install pylab

  pip install show

  pip install stuf

  ※プログラム初動実行で

  from pylab import plot,show行の処理の時点で、初回は初期化に数分かかる

  グラフの保存

  データ形式：PNG,PDF SVG

  式のプロット

  ・万有引力の法則

  ・投射運動

  ・フィナボッチ数列と黄金比の関係

  -------------------------------------

  3.データを統計量で記述する

  平均、中央値、最頻値

  散らばりの程度

  分散、標準偏差

  ピアソンの相関係数：２つの数集合の性質と強さ示す統計量

  matplotlibライブラリで散布図による可視化

  pythonの基本のファイル入出力処理で計算用データを読み込む(付録Bに紹介あり)

  ・改行で分けられたテキスト

  ・CSV

  -------------------------------------

  4.SymPyで代数と式を計算する

  ・SymPy（サードパーティライブラリ）を使用した数値計算

  >>>from sympy import Symbol

  >>>x = Symbol('x')

  >>>y = Symbol('y')

  >>>s = x*y + x*y

  >>>s

  2*x*y

  ・factor()による式の因数分解

  >>>from sympy import factor

  >>>expr = x**2 - y**2

  >>>factor(expr)

  (x -y)*(x + y)

  ・expand()で因数分解した式を元の式に展開

  ・代数式に値を代入

  >>>expr = x*x + x*y + x*y + y*y

  >>>res = expr.subs({x:1,y:2})

  >>>res

  9

  ・打ち消す項がある場合の簡略化

  simplify(expr)

  ・コマンドライン入力からの文字列を数式に変換

  sympify(input_data)

  ・方程式を解く

  solve(expr)

  ・解が複数ある場合辞書リストで受け取る方法

  solve(expr, dict=True)

  ※複素数も解ける

  ・連立方程式

  両辺がイコール0になるように片方の辺に寄せて整形してから計算

  >>>from sympy import Symbol, solve

  >>>x = Symbol('x')

  >>>y = Symbol('y')

  >>>expr1 = 2*x+3*y-6

  >>>expr2 = 3*x+2*y-12

  >>>solve((expr1,expr2), dict=True)

  [{x:24/5, y:-6/5}]

  正誤表p113

  (3) [{x: -4}, {x: -1}]

  => (4) [{x: -4}, {x: -1}]

  -------------------------------------

  5.集合と確率を操作する

  SymPy（サードパーティライブラリ）を使って下記計算を行う。

  集合

  ・部分集合、上位集合、べき集合

  ・真部分集合、真上位集合

  ・集合演算

  =>和、積、直積

  確率

  ・サイコロの目の確率、複数事象の和の確率

  ※一様確率、一様乱数：同程度に出やすい

  ※非一様乱数：特定の値が出やすいように細工したもの

  章末課題

  集合をmatplotlibライブラリのベン図で可視化

  インストールメモ：

  pip install matplotlib_venn

  -------------------------------------

  6.幾何図形とフラクタルを描画する

  matplotlibライブラリで計算結果の可視化

  ・アニメーション表示

  　=>投射軌跡など

  ・フラクタルの描画

  　=>バーンスレイのシダ

  　=>シェルピンスキーの三角形（章末課題）

  　=>マンデルブロ集合（章末課題）

  など

  -------------------------------------

  7.初等解析問題を解く

  関数の極限値を求める

  関数の微分を求める:Derivative関数

  高階微分と極大極小の計算

  勾配上昇法を用いて最大値を求める

  関数の積分を求める

  確率密度関数

  -------------------------------------

  付録A ソフトウェアのインストール

  -------------------------------------

  付録B Pythonについて

  以上。

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  doncorleone

  星5つ中4つ

  むしろ数学からはじめるPython入門

  2020年10月16日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  本のタイトりが誤解を招くような気がしました。

  決して「数学」の入門ではなく、「python」の入門書です。

  つまり、数学的素養をある人に向けて、Pythonを入門するための本です。

  例えば微分とは何かとか、と言ったような数学的な説明は皆無に等しく、その数学的意味をわかっている人がPythonで実装する方法を学ぶための解説が載っています。

  数学の入門書としては星ゼロ（というかむしろ判定不能）ですが、Pythonの入門としては比較的わかりやすいと思いますので星４にしました。

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  Amazon カスタマー

  星5つ中4つ

  非常に丁寧でやさしい

  2016年7月3日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  非常に丁寧で優しい本だという印象を受けました．

  私はプログラミングをやったことがなく，

  この本を買って初めて勉強するのですが，

  そんな私でも簡単だと感じる内容でした．

  ただ，一つ気になったことがありました．

  defやifなどの構文の一般的な形を書いてあるともっと良かったのではないかなと思います．

  それらの使い方が紹介される際は全て例により紹介されているのですが，

  どこが一般の構文で，どこが例に依存する部分なのかがわかりにくい部分がありました．

  (分かりにくい文章ですみません．)

  なので，それらは別の本やネットなどで補っていく方がいいのかなと思います．

  それと，著者のホームぺージに本に書いてあるプログラムがすべて掲載されているので購入の参考にしてみてはどうでしょうか．

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• 

  yoshi

  星5つ中4つ

  Pythonの自習用入門書という感じです。

  2016年7月16日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  pythonが解かりやすく自分で自習できるようにできています。数学入門にはならないですが（笑）、pythonの入門書としてお勧めです。

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  小泉重夫

  星5つ中4つ

  コードを入力しながら学ぶとよく分かる

  2018年12月15日に日本でレビュー済み

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  今読み終えたところです。２ヶ月ぐらいかけて書かれているコードを全て入力しながら学習しました。分かりやすく丁寧に書かれた本です。またサイトにはプログラミングチャレンジ問題の答えとも言うべきコードもありました。最初の頃はおまじない？とも言うべき、if__name__=='__main__'には悩みましたが、最後には謎が解けた感じです。そして、本文のなかに ) と } の入れ違い？も見つけました。また、 説明はPythonだけでなくグラフを書くためのmatplotlibにも言及してあります。数学が好きな私のような者に向いている自学自習本でした。

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  小泉重夫

  星5つ中4つ

  コードを入力しながら学ぶとよく分かる

  2018年12月15日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

  今読み終えたところです。２ヶ月ぐらいかけて書かれているコードを全て入力しながら学習しました。分かりやすく丁寧に書かれた本です。またサイトにはプログラミングチャレンジ問題の答えとも言うべきコードもありました。最初の頃はおまじない？とも言うべき、if__name__=='__main__'には悩みましたが、最後には謎が解けた感じです。そして、本文のなかに ) と } の入れ違い？も見つけました。また、 説明はPythonだけでなくグラフを書くためのmatplotlibにも言及してあります。数学が好きな私のような者に向いている自学自習本でした。

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  Amazon カスタマー

  星5つ中4つ

  とても良いが要望あり

  2017年8月26日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  本書はpythonのプログラムと数学の理解にとても良いと思います。

  但し、本書のプログラムを自分で入力して試そうとするときに、ページにまたがってプログラムリストが記述されていると、次のページの打ち始めが良く分からないときがあります。

  pythonは特にインデントが重要なため、次のページの桁を間違えるとエラーになってプログラムが動かないで、原因がわからずに悩んだことがしばしばありました。

  その為、プログラムリストの掲載されているページにはプログラムリストの上部に桁数を入れて頂くと非常に助かります。

  特に本書は良書の為、是非お願いしたいです。

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  Amazon カスタマー

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  教育的

  2016年7月30日に日本でレビュー済み

  フォーマット: 単行本（ソフトカバー）

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  もし、読者がpythonについて少しでも知っているなら1日で終えることができる程度の内容で、プログラミングを初めて学ぶ人であっても、1週間でおおよそ理解できる内容なので、誰でも気楽に取り組める。

  特に「中学生（あるいは高校生）がプログラミングを学ぶ」というような目的なら、この本はとても良いものといえる。なぜなら、代数・幾何・確率/統計・解析などの基礎的な数学やちょっとした科学の例を、プログラミングを通じて学ぶことができるからである。そのため、プログラミングを学びたい人だけではなく、中学・高校程度の数学や科学について学びたい人にとっても面白い内容になっている。

  全体的には、「プログラミング」「数学」「科学」をまんべんなく繋げて説明されている。しかし、この分野についてもっと本格的にやりたい人は、むしろIPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集のほうが満足できる。

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