Enviar búsqueda
Cargar
Python 学習教材 (300~309ページ)
•
Descargar como PPTX, PDF
•
2 recomendaciones
•
267,368 vistas
J
Jun MITANI
Seguir
Python 学習教材
Leer menos
Leer más
Educación
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 11
Descargar ahora
Recomendados
Python 学習教材 (~299ページ)
Python 学習教材 (~299ページ)
Jun MITANI
Python 学習教材
Python 学習教材
Jun MITANI
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
Takayuki Shimizukawa
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
すごいConstたのしく使おう!
すごいConstたのしく使おう!
Akihiro Nishimura
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
ラボラトリーオートメーションのためのソフトウェア思想教育(非プログラマ―が知っておくべきプログラミングの本質)
ラボラトリーオートメーションのためのソフトウェア思想教育(非プログラマ―が知っておくべきプログラミングの本質)
Tokoroten Nakayama
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Ken'ichi Matsui
Recomendados
Python 学習教材 (~299ページ)
Python 学習教材 (~299ページ)
Jun MITANI
Python 学習教材
Python 学習教材
Jun MITANI
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
エキスパートPythonプログラミング改訂3版の読みどころ
Takayuki Shimizukawa
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
すごいConstたのしく使おう!
すごいConstたのしく使おう!
Akihiro Nishimura
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
ラボラトリーオートメーションのためのソフトウェア思想教育(非プログラマ―が知っておくべきプログラミングの本質)
ラボラトリーオートメーションのためのソフトウェア思想教育(非プログラマ―が知っておくべきプログラミングの本質)
Tokoroten Nakayama
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Ken'ichi Matsui
Fortranが拓く世界、VSCodeが架ける橋
Fortranが拓く世界、VSCodeが架ける橋
智啓 出川
40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること
40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること
onozaty
「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビュー
Takafumi ONAKA
OpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみる
iPride Co., Ltd.
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
Yuichi Ito
C++ Template Metaprogramming
C++ Template Metaprogramming
Akira Takahashi
数値計算結果のPythonによる後処理について(1次元データのピーク値およびその位置の推定)
数値計算結果のPythonによる後処理について(1次元データのピーク値およびその位置の推定)
智啓 出川
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Preferred Networks
統計的係り受け解析入門
統計的係り受け解析入門
Yuya Unno
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類
Shintaro Fukushima
チームメイトのためにdocstringを書こう! pyconjp2019
チームメイトのためにdocstringを書こう! pyconjp2019
cocodrips
灯油タンク内の液面高計測を用いた灯油残量推定システムに関する研究
灯油タンク内の液面高計測を用いた灯油残量推定システムに関する研究
harmonylab
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
Masashi Shibata
Singularityで分散深層学習
Singularityで分散深層学習
Hitoshi Sato
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Takayuki Shimizukawa
TVM の紹介
TVM の紹介
Masahiro Masuda
深層学習は美味しい珈琲の夢を見る
深層学習は美味しい珈琲の夢を見る
Daisuke Motohashi
5分で出来る!イケてるconfluenceページ
5分で出来る!イケてるconfluenceページ
CLARA ONLINE, Inc.
Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
Yasutomo Kawanishi
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
Tokoroten Nakayama
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
Fortranが拓く世界、VSCodeが架ける橋
Fortranが拓く世界、VSCodeが架ける橋
智啓 出川
40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること
40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること
onozaty
「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビュー
Takafumi ONAKA
OpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみる
iPride Co., Ltd.
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
Yuichi Ito
C++ Template Metaprogramming
C++ Template Metaprogramming
Akira Takahashi
数値計算結果のPythonによる後処理について(1次元データのピーク値およびその位置の推定)
数値計算結果のPythonによる後処理について(1次元データのピーク値およびその位置の推定)
智啓 出川
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Preferred Networks
統計的係り受け解析入門
統計的係り受け解析入門
Yuya Unno
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類
Shintaro Fukushima
チームメイトのためにdocstringを書こう! pyconjp2019
チームメイトのためにdocstringを書こう! pyconjp2019
cocodrips
灯油タンク内の液面高計測を用いた灯油残量推定システムに関する研究
灯油タンク内の液面高計測を用いた灯油残量推定システムに関する研究
harmonylab
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
Masashi Shibata
Singularityで分散深層学習
Singularityで分散深層学習
Hitoshi Sato
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Takayuki Shimizukawa
TVM の紹介
TVM の紹介
Masahiro Masuda
深層学習は美味しい珈琲の夢を見る
深層学習は美味しい珈琲の夢を見る
Daisuke Motohashi
5分で出来る!イケてるconfluenceページ
5分で出来る!イケてるconfluenceページ
CLARA ONLINE, Inc.
Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
Yasutomo Kawanishi
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
Tokoroten Nakayama
La actualidad más candente
(20)
Fortranが拓く世界、VSCodeが架ける橋
Fortranが拓く世界、VSCodeが架ける橋
40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること
40歳過ぎてもエンジニアでいるためにやっていること
「速」を落とさないコードレビュー
「速」を落とさないコードレビュー
OpenAI FineTuning を試してみる
OpenAI FineTuning を試してみる
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
C++ Template Metaprogramming
C++ Template Metaprogramming
数値計算結果のPythonによる後処理について(1次元データのピーク値およびその位置の推定)
数値計算結果のPythonによる後処理について(1次元データのピーク値およびその位置の推定)
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
統計的係り受け解析入門
統計的係り受け解析入門
不均衡データのクラス分類
不均衡データのクラス分類
チームメイトのためにdocstringを書こう! pyconjp2019
チームメイトのためにdocstringを書こう! pyconjp2019
灯油タンク内の液面高計測を用いた灯油残量推定システムに関する研究
灯油タンク内の液面高計測を用いた灯油残量推定システムに関する研究
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み at PyDataTokyo 23
Singularityで分散深層学習
Singularityで分散深層学習
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの?
TVM の紹介
TVM の紹介
深層学習は美味しい珈琲の夢を見る
深層学習は美味しい珈琲の夢を見る
5分で出来る!イケてるconfluenceページ
5分で出来る!イケてるconfluenceページ
Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
Pythonによる機械学習入門〜基礎からDeep Learningまで〜
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016
Python 学習教材 (300~309ページ)
1.
Python 学習教材 筑波大学 システム情報系
三谷純 最終更新日 2022/2/8 (C) 2022 Jun Mitani 図表出典:三谷純著『Python ゼロからはじめるプログラミング』(翔泳社 刊)
2.
BeautifulSoup オブジェクトのメソッド ・select メソッド:
指定したタグの要素をリストの形式で取得 ・select_one メソッド: 指定したタグの先頭の要素を取得 300 7-19/extraction.py
3.
301 実行結果
4.
練習問題 302
5.
問題 1 次のコードは、リストに含まれる文字列を1つだけ出力します。どの文字列を出 力するかは、ユーザーが入力する値をインデックスに使用して決めます。入力し た値が0、1、2のいずれかの場合には正しく動作しますが、そうでない場合には エラーが発生してしまいます。 try~except 構文を使用して、次のような例外処理を追加してください。 ・
入力した値が数字でない場合(ValueErrorが発生します)に「数字が入力さ れませんでした」と出力する ・ 数字であってもインデックスの範囲を超えている場合(IndexErrorが発生し ます)には、「範囲外の値が入力されました」と出力する 303
6.
問題 1(解答) 304 ・入力した値が数字でない場合に「数字が入力されませんでした」と出力する ・ 数字であってもインデックスの範囲を超えている場合には、「範囲外の値が 入力されました」と出力する l
= ['リンゴ', 'バナナ', 'オレンジ'] a = input('好きな整数を入力してください:') try: print(l[int(a)]) except ValueError: print('数字が入力されませんでした') except IndexError: print('範囲外の値が入力されました')
7.
問題 2 305 次の文章の空欄に入れるべき語句を答えてください。 • 人が読んで理解することができる文字の集まりで記述されたファイル をテキストファイルといい、テキストファイルでないものを
[ ] という • テキストファイルのうち、データをカンマ区切りで記述する形式を [ ]とよぶ。 • open関数の引数modeには、ファイルを読み込み用に開くときに [ ] を、書き込み用に開くときに [ ] を、追記用に開くときに [ ] を指定する。
8.
問題 2(解答) 306 次の文章の空欄に入れるべき語句を答えてください。 • 人が読んで理解することができる文字の集まりで記述されたファイル をテキストファイルといい、テキストファイルでないものを
[ バイナ リファイル ] という • テキストファイルのうち、データをカンマ区切りで記述する形式を [ CSV形式 ]とよぶ。 • open関数の引数modeには、ファイルを読み込み用に開くときに [ r ] を、書き込み用に開くときに [ w ] を、追記用に開くときに [ a ] を指定する。
9.
問題 3 次の文章の空欄に入れるべき語句を、選択肢から選んでください。 ・Pythonに最初から備わっていない外部ライブラリは、[ ]コマンドでイン ストールする必要がある。 ・[
]ライブラリには、グラフ描画用の各種機能が含まれ、[ ]ラ イブラリは、画像処理用の各種機能が含まれる。 ・インターネット上のWebページから、欲しい情報を取り出すことを [ ] という。 ・一般的にWebページは、ページの構造と文書を [ ] を用いて記述した [ ]ファイルと、ページのデザインを記述した [ ]ファイル、および 画像ファイルなどから構成される。 【選択肢】 ・CSS ・HTML ・OpenCV ・pip ・matplotlib ・Webスクレイピング ・タグ 307
10.
問題 3(解答) 次の文章の空欄に入れるべき語句を、選択肢から選んでください。 ・Pythonに最初から備わっていない外部ライブラリは、[ pip
]コマンドでインス トールする必要がある。 ・[ matplotlib ]ライブラリには、グラフ描画用の各種機能が含まれ、[ OpenCV ] ライブラリは、画像処理用の各種機能が含まれる。 ・インターネット上のWebページから、欲しい情報を取り出すことを [ Webスク レイピング ] という。 ・一般的にWebページは、ページの構造と文書を [ タグ ] を用いて記述した [ HTML ] ファイルと、ページのデザインを記述した [ CSS ] ファイル、および 画像ファイルなどから構成される。 【選択肢】 ・CSS ・HTML ・OpenCV ・pip ・matplotlib ・Webスクレイピング ・タグ 308
11.
終 309
Descargar ahora