Pythonの三項演算子の使い方|if文を一行で記述できる条件式

Python三項演算子使い方について解説。Pythonでif文の条件式を記述するときに1行で記述する方法があります。同じく1行でコードを記述する内包表記やlambda式と相性の良いif文の条件式の記述方法です。

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Pythonのfilter関数の使い方|配列から関数の条件にあう要素を抽出

Pythonfilter関数使い方について解説。listやtuple、dict等の配列から引数に指定した関数の条件に沿う要素のみを抽出してくれる便利な組み込み関数がfilter関数です。条件に関数を利用できるため少し複雑な条件も設定でき実行処理後イテレータを返してくれます。

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Pythonのmap関数の使い方 配列内の全ての要素に関数処理を適用する

Pythonmap関数の基本や使い方について解説。listやtuple、dict等の配列に関数処理を実行したい場合がありますよね。そのような場合に1行の記述で一括処理できてしまう便利な組み込み関数がmap関数です。実行処理後イテレータを返してくれます。

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Pythonデータ解析環境を構築|Jupyter Notebook,numpy,pandas,matplotlib

Pythonでインタラクティブなデータ解析環境を直接構築する方法解説。インストールするパッケージはデータ解析に強い『numpy,pandas,matplotlib』と対話型のユーザインターフェースを提供する『Jupyter Notebook』を使用します。

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Pythonで作業メモリを節約できるジェネレータ内包表記の使い方

Pythonで作業メモリを節約しプログラムの実行処理速度を高速化させるジェネレータ内包表記について解説。ジェネレータ関数に似ていますが関数ではなく式のためより簡潔なコードで記述でき、膨大な数の演算でも処理できます。

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Pythonで作業メモリを節約できるジェネレータ関数の使い方

Pythonで作業メモリを節約しプログラムの実行処理速度を高速化させるジェネレータ関数について解説。ジェネレータ関数から生成されるジェネレータイテレータはリストオブジェクト等と違いメモリ上に1度に展開しないため膨大な数のものでも処理できます。

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Pythonのイテラブル(iterable)とイテレータ(iterator)

Pythonには、イテラブル(iterable)とイテレータ(iterator)と言う重要な概念があり、ある一定以上の段階を超えてコードを記述していくには必要な知識。今回は初心者向けにイテレータの理解に必要『iter関数、next関数』とあわせてわかりやすく解説します。

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Pythonのリスト内包表記の基本と使い方

Pythonでリストを生成するときに内包表記を利用するとコード内容によっては簡潔に記述することができ無駄な呼び出し処理も抑えられるので実行処理速度を上げることができます。今回はそのリスト内包表記の基本と使い方についての解説です。

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Pythonの集合内包表記(set)の基本と使い方

Pythonでリスト内包表記を使ってコード内容を簡潔にすることができますが、同じように集合(set)でも集合内包表記を記述できます。今回はその集合内包表記の基本と使い方についての解説。基本的な考え方はリスト内包表記と同じです。

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Pythonの辞書内包表記(dict)の基本と使い方

Pythonでリスト内包表記と同じように辞書(dict)でも辞書内包表記を記述できます。辞書内包表記を使えばコードの記述が簡潔になり実行処理速度も上がります。今回はその辞書内包表記の基本と使い方についての解説です。

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Pythonコードの実行処理時間を計測する方法

Pythonで大容量データなどを扱うようになるとコードの実行処理時間を早めるためのパフォーマンスチューニングも重要。改良を行うために最初はどこにボトルネックがあるのかの把握から。そのため今回はPythonコードの実行処理時間計測する方法について解説します。

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Pythonのlambda(ラムダ式:無名関数)の使い方

Pythonで関数名を持たない無名関数をlambda(ラムダ式)で記述する方法を解説。関数名の指定が必要ないためちょっとした実行処理であれば1行で簡素に記述することができ、関数の引数に簡単な独自関数を渡す場合などに利用します。

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