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Pythonを使った開発を始めると、よく目にするこのコマンド：pip install requests「pipって何？」「何をインストールしてるの？」「どう使えばいいの？」と疑問に思ったことがある方、安心してください。この記事では、Pyth...

Pythonでは、「リストの中身を順番に表示する」「1〜10までの数字を出力する」など、繰り返し処理を簡単に書くことができます。そのとき使うのが「for文（フォーブン）」です。「for文を使いこなせば、コードの自動化や効率化が一気に進む！」...

Pythonを学び始めたばかりの人にとって、「データ型」はとても大事な概念です。「数字」「文字」「リスト」「真偽値」など、プログラムで扱う値にはそれぞれ型（Type）があり、型によって使える操作や挙動が変わります。この記事では、Python...

Pythonで繰り返し処理といえばfor文。でも、そのあとにelseを付けられるって知っていましたか？for item in items: if 条件: breakelse: print("すべてチェックしました")このように、Python...

NumPyを使ったデータ処理では、「複数の配列をまとめてひとつにしたい」場面がよくあります。例えば、次のようなケースです：2つの測定データを横に並べて分析したい複数の画像データを縦方向に積み上げたいデータとラベルを1つの行列に結合したいこの...

Pythonでデータ分析や機械学習をするとき、すべて1で埋まった配列が必要になることがあります。そんなときに便利なのが、NumPyのnp.ones()関数です。np.ones()でできることすべて1の配列を簡単に作れる1次元でも2次元でも3...

NumPy配列（ndarray）は次元（軸の数）によって構造が決まります。しかし、実際のデータ処理では「1次元を2次元にしたい」「余分な軸を削りたい」といった、柔軟な次元の操作が必要になります。この記事では、次元の追加・削除の方法を中心に、...

NumPyのreshape()メソッドは、配列（ndarray）の「形（行数・列数など）」を変更するための関数です。データ分析・機械学習・画像処理など、あらゆる場面で「データの並び方を変えたい」ことはよくあります。そのときに活躍するのがこの...

NumPyの配列（ndarray）は、Pythonでの科学計算・機械学習・画像処理などに欠かせない基本的なデータ構造です。その中で、「今の配列は何次元？」「中身の型は？」「全部で何個の要素？」といった情報を確認することは、エラー防止と効率的...

Python初心者がNumPyを使い始めるときに、よくある間違いがあります。それは、numpy.arrange(...)と書いてエラーになる！正しくは：import numpy as npnp.arange(...) # 「arange」が...

Pythonの辞書（dict）を使っているとき、「元のデータを変更せずに、コピーして使いたい！」という場面はよくあります。でも、「=で代入したら両方が変わってしまった！」「どれが正しいコピー方法かわからない…」そんな悩みを持つ方向けに、この...

Pythonのset（集合）は、リストとは違って順番がなく、同じものが重複しないデータの入れ物です。そして、setの大きな利点のひとつが「とても速い検索」です。例えば、ある要素が存在するかどうかを調べるとき、リストに比べてsetは数倍速く処...

Pythonのset（セット）は、重複のないデータを扱うときに便利な機能です。fruits = {"apple", "banana", "orange"}このように書くと、同じものが2つ入ることはありません。また、順番は決まっていないという...