資格・勉強

Python 3 エンジニア認定基礎試験に合格した！

2018年11月8日

ＡＩ、ディープラーニングを勉強したく、データ分析のスタンダード？のプログラミング言語といわれるPythonの勉強を始めました。

Pythonには、２つの認定資格がある。

Python 3 エンジニア認定基礎試験（https://www.pythonic-exam.com/exam/basic）
Python 3 エンジニア認定データ分析試験（https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist）

本来の目的は、データ分析試験の資格だがこちらはまだ実際には開催されておらず、仕方なく基礎試験にチャレンジしてみた。

結果は、、、無事合格！

合格ラインは70%なので、そこそこの余裕をもって合格できました。

後日、合格証書も届きました！やっぱり、紙でもらえると嬉しい。

勉強法、参考書について

参考書はこちらを利用しました。

実践力を身につける Pythonの教科書（https://amzn.to/2PeZYGV）
Pythonチュートリアル第3版（https://amzn.to/2QleWaW）

2が公式参考書ですが、オライリーで読みづらそうだったので、Python未経験の私は、1でサンプルコードを書きながら全体を学び2で仕上げた感じです。

「実践力を身につける Pythonの教科書」の参考書についての記事はこちら

過去問はありませんが、模擬テストが無料で何回でも受けられます。https://diver.diveintocode.jp/exam

この模擬試験とほぼ同じような問題も出題されました！

試験内容について

思ったより簡単でした。「Pythonチュートリアル第3版」は、英語の本を直訳したものということもあり、非常に読みづらかったので、試験も難しいものかと思っていましたが、模擬試験と同じレベルで、こりゃ合格率高いだろうなという内容でした。

受験料

￥10,800

次なるチャレンジ

本来のデータ分析の資格が2019年夏ごろ開始なので、それに備えてこれから勉強しなきゃ！”φ(・ｪ・o)~

SE業務

【Python】matplotlibでウィンドウが表示されない

2018年10月7日

この本（http://glasses-se-note.com/bookrecommend5/）でscikit learnによる機械学習のチャプターで画像を8 x 8ピクセルに変換して、matplotlibで表示するサンプルプログラムがあるが、そのまま自分のPCで実行しても、変換後、ウィンドウが全然表示されない。。。

作成したPythonプログラム

# Scikit learnのサンプル学習データを取り込む
from sklearn import datasets

# 描画のためにmatplotlibモジュールを取り込む
from matplotlib import pyplot as plt, cm

# 手書き数字データを読み込む
digits = datasets.load_digits()
data = digits.images[0]

# 描画
plt.imshow(data.reshape(8, 8), cmap=cm.gray_r, interpolation='nearest')
plt.show()

# Scikit learnのサンプル学習データを取り込む

from sklearn import datasets

# 描画のためにmatplotlibモジュールを取り込む

from matplotlib import pyplot as plt, cm

# 手書き数字データを読み込む

digits = datasets.load_digits()

data = digits.images[0]

# 描画

plt.imshow(data.reshape(8, 8), cmap=cm.gray_r, interpolation='nearest')

plt.show()

参考書といくら見比べても、プログラムは間違っていないので、Python側の設定を疑った。案の定以下の手順で解消した。

１．matplotlibの設定ファイルの場所を確認する

PS C:\> python
Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 29 2018, 13:32:41) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.matplotlib_fname()
'C:\\Users\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc'

PS C:\> python

Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 29 2018, 13:32:41) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import matplotlib

>>> matplotlib.matplotlib_fname()

'C:\\Users\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\matplotlibrc'

このmatplotlibrcというファイルを開く。

２．backendの設定を変更する

## The default backend; one of GTK GTKAgg GTKCairo GTK3Agg GTK3Cairo
## MacOSX Qt4Agg Qt5Agg TkAgg WX WXAgg Agg Cairo GDK PS PDF SVG
## Template.
## You can also deploy your own backend outside of matplotlib by
## referring to the module name (which must be in the PYTHONPATH) as
## 'module://my_backend'.
##
## If you omit this parameter, it will always default to "Agg", which is a
## non-interactive backend.
## backend      : qt5agg
backend      : tkagg

## The default backend; one of GTK GTKAgg GTKCairo GTK3Agg GTK3Cairo

## MacOSX Qt4Agg Qt5Agg TkAgg WX WXAgg Agg Cairo GDK PS PDF SVG

## Template.

## You can also deploy your own backend outside of matplotlib by

## referring to the module name (which must be in the PYTHONPATH) as

## 'module://my_backend'.

## If you omit this parameter, it will always default to "Agg", which is a

## non-interactive backend.

## backend : qt5agg

backend : tkagg

backendの設定が「qt5aqq」になっているが、これは画面表示ができないもののよう。（私の環境は、Windows10）
なので、「#」で設定をコメントアウトして、「tkagg」に変更する。

これで、ウィンドウが表示された！

ちなみにこれは、scikit learnふ含まれる手書き数字のサンプルデータ。

SE業務, おすすめ書籍

おすすめ書籍：実践力を身につける Pythonの教科書

2018年9月22日

これまでプログラミング言語といえば、Java一筋で10年くらいSEをやっていて、このままでいいのかと思う今日この頃。。。

次に勉強すべきは何だだろうと思い、調べてみるとPythonが人気みたい↓
https://www.softantenna.com/wp/software/ieee-spectrum-top-programming-languages-2018/

インタプリタの言語の経験も少ないし、最近はAI、機械学習、ディープラーニングが脚光を浴びていますが、その分野でもPythonが注目されている模様。各社が公開するAIのAPIサービスもPythonのSDKは公開しているので、Pythonを勉強することにした。

そして、購入したのがこの本。結果的には、満足。

実践力を身につける Pythonの教科書

この本のいいところは、Pythonの基礎的なことを網羅していることに加えて、最近はやりの機械学習に触れていること。またユニットテストなどの実践的な内容が含まれていることです。

応用的なチャプターは「読み飛ばしていいよ」のマークがあるので、プログラミング初心者のことを考えているなと思いました。難しくて手が止まると勉強自体やめてしまうこともあるので。

【目次】
Chapter 1 Pythonのインストールとプログラムの実行
Chapter 1-1プログラミングや Pythonについて
Chapter 1-2 Pythonのインストール
Chapter 1-3 Pythonの対話モードについて
Chapter 1-4 Python開発環境について
Chapter 1-5 エディタで書いたスクリプトを実行しよう

Chapter 2 はじめの一歩 .基本的な文法を学ぼう
Chapter 2-1 電卓より便利な Pytyon
Chapter 2-2 変数について
Chapter 2-3 文字列について
Chapter 2-4 ユーザーから入力を得る方法
Chapter 2-5 制御構文（1）条件分岐について
Chapter 2-6 制御構文（2）繰り返しについて

Chapter 3 リストや関数について－便利な仕組みを知っておこう
Chapter 3-1 リストについて
Chapter 3-2 辞書型について
Chapter 3-3 文字列の操作
Chapter 3-4 関数の定義と利用
Chapter 3-5 無名関数について
Chapter 3-6 イテレータとジェネレータについて
Chapter 3-7 例外処理について

Chapter 4 モジュールやパッケージを使ってみよう
Chapter 4-1 モジュールについて
Chapter 4-2 PyPIのパッケージを使ってみよう
Chapter 4-3 ファイル処理とwith構文
Chapter 4-4 コマンドラインツールを作ろう
Chapter 4-5 正規表現について

Chapter 5 実践編 ― Pythonを実践で使おう
Chapter 5-1デスクトップアプリを作ってみよう
Chapter 5-2 Webアプリを作ってみよう
Chapter 5-3 Webアプリ/1行チャットを作ろう
Chapter 5-4 機械学習に挑戦してみよう
Chapter 5-5 機械学習でワインの美味しさを判定しよう

Chapter 6 応用編 ― オブジェクト指向について
Chapter 6-1 オブジェクト指向について
Chapter 6-2 継承について
Chapter 6-3 非公開メンバと静的メソッド
Chapter 6-4 クラスの特殊メソッドについて
Chapter 6-5 抽象基底クラスとダック・タイピング
Chapter 6-6 ユニットテストについて
Chapter 6-7 Webアプリで会員制 Webサイトを作ろう

本当に出会う参考書によって、勉強のモチベーションが全然が違いますね。

作成したPythonソースはこちら
https://github.com/saimjcf/python_study

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メガネSEの仕事ノート