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Pythonで累積和の問題を解く方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonで累積和の問題を解く方法について現役エンジニアが解説しています。累積和とは配列の要素にそれまでの数値を累積して足していくものです。ある期間のアクセス数や売り上げデータ集計などに使います。PythonではNumpyのcumsum関数を使うと便利です。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査

Pythonで累積和の問題を解く方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね！

大石ゆかり

どういう内容でしょうか？

田島悠介

Pythonで累積和の問題を解く方法について詳しく説明していくね！

大石ゆかり

お願いします！

 

累積和とは

ある配列Aを仮定します。
「配列Aの第1項から第N項までの部分列の和」を第N項とする配列Bを累積和といいます。(よって累積和も配列です)

例えば、配列[a, b, c, …]の累積和は[a, a+b, a+b+c, …]です。

Pythonで累積和を求める方法

例えば、以下のような関数で累積和を計算できます。

def cumsum(xs):
  result = [xs[0]]
  for x in xs[1:]:
    result.append(result[-1] + x)
  return result

以下のように使用します。

cumsum([0, 1, 2, 3, 4, 5])

実行結果は以下の通りです。

[0, 1, 3, 6, 10, 15]

 

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Numpyのcumsum関数の使い方

数値計算ライブラリのNumpyにはcumsum関数が用意されていて、累積和の計算に利用できます。

実際に書いてみよう

import numpy
numpy.cumsum(numpy.array(xs))

実行結果は以下の通りです。

array([ 0,  1,  3,  6, 10, 15])

 

監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです！

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます！

 

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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今回は、Pythonで正規表現を使う方法について、テックアカデミーのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。 普段見慣れない文字を入力していますが、実際に書いてみて慣れていきましょう。 目次累積和とはPythonで累積和を求める方法Numpyのcumsum関数の使い方実際に書いてみよう監修してくれたメンター そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。   Pythonの正規表現とは 正規表現とは、文字列を1つのパターン化した文字列で表現する表記法です。 正規表現を使用して、文字列をパターン化した文字列に置き換えることで、文字列の検索や置換を行えます。 また、自然言語処理といったAI技術の基礎的な処理も行うことができます。   メタ文字 正規表現において、パターン化した文字列のことをメタ文字と言います。 ★は文字列を意味します。 メタ文字 説明 指定例 合致する . 任意の1文字 a.c abc, acc, aac ^ 行の先頭 ^abc abcdef $ 行の末尾 abc$ defabc * 0回以上の繰り返し ab* a, ab, abb, abbb + 1回以上の繰り返し ab+ ab, abb, abbb ? 0回または1回 ab? a, ab {m} m回の繰り返し a{3} aaa {m,n} m〜n回の繰り返し a{2, 4} aa, aaa, aaaa [★] ★のどれか1文字 [a-c] a, b, c ★|★ ★のどれか a|b a, b   特殊シーケンス よく利用される正規表現のパターンは、特殊シーケンスと呼ばれます。 特殊シーケンスは、（バックスラッシュ）を先頭に記載します。 特殊シーケンス 説明 同じ意味の正規表現 d 任意の数字 [0-9] D 任意の数字以外 [^0-9] s 任意の空白文字 [tnrfv] S 任意の空白文字以外 [^tnrfv] w 任意の英数字 [a-xA-Z0-9_] W 任意の英数字以外 [a-xA-Z0-9_] A 文字列の先頭 ^ Z 文字列の末尾  $   Pythonで正規表現を使う方法 Pythonではreモジュールを使って正規表現を扱います。 reモジュールをimportすることで正規表現を利用できます。 import re importを詳しく知りたい人は、Pythonでimportを使う方法について解説している記事もあわせてお読みください。   reモジュールには、以下のような関数があります。 match()：文字列の先頭から正規表現にマッチしている部分を返す fullmatch()：文字列全体が正規表現にマッチしているかを返す search()：文字列中で正規表現にマッチする最初の部分を返す findall()：文字列中で正規表現にマッチするすべての部分を文字列のリストで返す finditer()：文字列中で正規表現にマッチするすべての部分をイテレータとして返す sub()：文字列中で正規表現にマッチする部分を置換して返す subn()：文字列中で正規表現にマッチする部分を置換してタプル(置換後文字列, マッチした数)で返す split()：文字列を指定した正規表現で分割する それぞれの関数について、サンプルをもとに書き方を確認していきましょう。   match()関数の書き方 文字列の先頭から正規表現にマッチしている部分を返します。 結果はマッチした情報を取りまとめた「マッチオブジェクト」で返ります。 マッチオブジェクトからマッチした文字列を取り出す方法は、次の具体例でご紹介します。 マッチしない場合、Noneが返ります。 書き方のサンプル： # マッチする例 result = re.match(r'a.c', 'abcdefg') print(result) # マッチしない例(Noneが返る) result = re.match(r'a.c', 'Alphabet starts with abcdefg.') print(result) 解説： match関数で、文字列の先頭から正規表現「r’a.c’」にマッチしている部分を検索します。 マッチした場合の例では、マッチオブジェクトが返ります。 マッチオブジェクトの「span」はマッチした位置を表しています。 今回の場合、0～2文字目がマッチした位置になります(3文字目は含みません)。 実行結果： <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'> None マッチオブジェクトの「match」はマッチした文字列を表しています。   fullmatch()関数の書き方 文字列全体が正規表現にマッチしているかを返します。 結果はマッチオブジェクトで返ります。 マッチしない場合、Noneが返ります。 書き方のサンプル： # マッチする例 result = re.fullmatch(r'a.c', 'abc') print(result) # マッチしない例(Noneが返る) result = re.fullmatch(r'a.c', 'abcde') print(result) 解説： fullmatch関数で、文字列全体が正規表現「r’a.c’」にマッチしているかを確認します。 マッチした場合の例では、マッチオブジェクトが返ります。 span、matchについてはmatch関数と同様ですので説明は省略します。 実行結果： <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'> None search()関数の書き方 文字列中で正規表現にマッチする最初の部分を返します。 結果はマッチオブジェクトで返ります。 マッチしない場合、Noneが返ります。 書き方のサンプル： # マッチする例 result = re.search(r'a.c', 'Alphabet starts with abcdefg.') print(result) # マッチしない例(Noneが返る) result = re.search(r'a.c', 'Alphabet
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Pythonで使える！便利な機械学習ライブラリまとめ

今回は、便利なPythonで使える機械学習ライブラリをまとめて解説します。 Pythonで様々なライブラリを使用する際、Anacondaというソフトウェアを利用してPythonの環境構築を行うことで、予め最低限必要なライブリを実行可能な状態にすることができます。   なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。   NumPy  特徴 Pythonで数値計算を行う場合にもっとも有名なライブラリといえます。 このNumPyというライブラリは、SciPyというさらに高度な数値計算処理を行うことが出来るライブラリの元にもなっています。   便利な点 数値計算で特に配列に関する処理は、世界中でサンプルや解説が存在するため、学習する上でも非常に良いです。 NumPyの内部はC言語やFortranで実装されています。 これは、処理速度が高速であることを意味します。 Anacondaに標準搭載されています。   レベル感 Pythonの基礎文法を学習後で、Anaconda環境を用意していれば直ぐに利用することができます。   利用シーン ベクトルや行列等の多次元配列をPythonで実装したり、多次元配列を簡単に操作する必要がある大規模プログラムで利用できます。 NumPyよりも機能が豊富なSciPyがあるにもかかわらずNumPyを利用する理由としては、SciPyがNumPyを元に実装されていることや、配列操作に関しては、NumPyを利用したサンプルや解説が基本となっているため、配列に関してはNumPyを利用することで開発効率が上がります。 NumPy   pandas 特徴 重要なコードはCythonまたはC言語で実装されており、高速に動作します。 R言語のような処理をPythonで可能にします。R言語は統計を行う際に利用するプログラミング言語で、ベクトル処理、統計解析、グラフ表示を行うことができます。 pandasもR言語の様な処理が可能です。 また、CythonやC言語で実装されているため、非常に高速に動作します。   便利な点 pandasは、単体だけでなく、NumPyで作成されたデータを、WebエンジニアになじみのあるMySQLやPosgreSQLのようなSQL文を利用してそうだ可能です。 つまり、Webアプリケーションの実装と同様に、WHEREやGROUPを使用して慣れた方法でデータを扱うことが可能です。 Anacondaに標準搭載されています。   レベル感 Pythonでデータ分析を行う際に最初に利用するレベルのライブラリです。   利用シーン NumPyとSciPyで作成したデータをより分析したり簡易的なグラフにする際に利用します。 また、SQL文を操作するような慣れた処理でテーブル操作が可能となるため、統計分析する際もWebエンジニアであれば簡単に学習が可能です。 また、ビニングという金融システムにも利用される処理も行います。 ピニングとは、ある程度連続したいくつかの値をより少ない数の「ビン」にグループ化することです。 pandas   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはSciPy 特徴 サイパイと呼びます。 NumPyには配列データ型とインデックス作成、並べ替え、再形成等が利用できました。 さらに高度な数値計算処理を行う場合は、SciPyを利用します。 そうはいっても、SciPyはNumPyを元に実装されています。   便利な点 SciPy は統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号処理、イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODEソルバ、特殊関数等をPythonを使って簡単に利用することができます。 Anacondaに標準搭載されています。   レベル感 Pythonの基礎文法を学習後で、Anaconda環境を用意していれば直ぐに利用することができます。   利用シーン 「利用メソッド名：利用シーン」という並びで、具体的に利用シーンを代表的な一部メソッドだけ紹介します。 clusterメソッド：クラスタリング処理 integrateメソッド：積分処理 linalgメソッド：線形代数処理 maxentropyメソッド：エントロピー分布処理 ndimagemiscメソッド：画像処理 sparsemiscメソッド：疎行列処理 sparse.linalg：疎行列の線形代数 statsメソッド：統計処理 stsciメソッド：画像配列操作 scipy.weave：PythonにC言語やC++言語を組み込む処理 SciPy   matplotlib 特徴 データをグラフや画像データとして表示することが出来ます。 pandasの簡易表示よりも更に複雑な表示が可能です。   便利な点 公式ページでは出力グラフとその為のコード例がセットで説明されているので学習し易いです。 Anacondaに標準搭載されています。   レベル感 NumPyとSciPyでデータを作成後に使用します。   利用シーン NumPyとSciPyを利用して用意したデータを分かりやすいグラフなどで表示したい場合に使用します。 データを図表で表示させる場合はmatplotlibを利用することが一般的です。 matplotlib   scikit-learn 特徴 scikit-learnは、Google製の機械学習用のライブラリです。 分類回帰クラスタ分析(ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、k近傍法など)を手軽に実装できます。   便利な点 これまで紹介した、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibと簡単に連携することが出来ます。 Anacondaに標準搭載されています。   レベル感 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibを使ってみた後に、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibを連携させたい エンジニア向け   利用シーン 分類・回帰・クラスタリング・次元削減等の用途で利用します。 分類 (Classification) とは、ラベルとデータを学習し、学習モデルを利用して、データにラベルを付けることができます。 回帰 (Regression) とは、数値をデータで学習し、学習モデルを利用して、数値を予測することができます。 クラスタリング (Clustering)とは、似ているデータをまとめることを学習し、学習モデルを利用して、同じようなデータ構造を見つける時に利用します。 次元削減 (Dimensionality reduction)とは、 データの次元を削減しデータの可視化、圧縮化を行うことができます。 scikit-learn   TensorFlow 特徴 TensorFlowは、Googleが開発した深層学習（ディープラーニング）を行うオープンソース・ソフトウェアです。   便利な点 公式ページのチュートリアルを利用するだけで次の実装が可能です。 MNIST：手書きの数字を判別する CNN：画像認識を行う Word2Vec：各単語の関係を学習する RNN：文章から次の単語予測する Seq2Seq Model：フランス語を英語に翻訳する   レベル感 これまでに紹介した、機械学習に関するライブラリを一通り学習したエンジニアが、深層学習アルゴリズムを活用する際に利用するレベルです。   利用シーン 例えば顔認識システムによる監視カメラからのデジタル画像を元に顔を識別し、顔の画像が登録されたデータベースと比較することによる識別を行う技術で利用可能です。 これにより、特定の人物を世界中の監視カメラから探し出すことができます。 応用技術として、音声認識技術、被写体の認識、画像検索、リアルタイム翻訳、Web検索最適化などの分野での使用が想定されています。 TensorFlow   今回は、便利なPythonで使えるライブラリを紹介しました。 画像認識やテキスト認識など様々な目的に合ったライブラリが存在するので、ケースに応じて機械学習ライブラリを使ってみてください。   また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。 現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。 この記事を監修してくれた方 中本賢吾（なかもとけんご） アジマッチ有限会社　代表取締役社長 開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。 その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。
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JavaScriptでArrayオブジェクトを使う方法【初心者向け】

JavaScriptをプログラミング初心者向けに紹介した記事です。 今回は、JavaScriptの組み込み関数の1つ、JavaScriptでArrayオブジェクトを使う方法について解説します。 また、入門向けのJavaScriptの学習サイトもまとめて紹介しているので、合わせてご覧ください。   本記事では、テキストエディタのmiを使っていますが、JavaScriptの場合はWebブラウザとテキストエディタがあれば特別な開発環境がなくても開発することができます。   なお本記事は、オンラインブートキャンプ フロントエンドコース（JavaScript・jQuery講座）の内容をもとにしています。   今回の記事の内容は動画でもご覧いただけます。 テキストよりも動画の方が理解しやすいという場合はぜひご覧ください。   目次 組み込み関数のArrayオブジェクトとは Arrayオブジェクトを実際に生成してみよう Arrayオブジェクトのプロパティ・メソッドを呼び出してみよう 　プロパティ1. length（配列の長さを取得する） 　メソッド1. slice()（配列の要素を取り出す） 　メソッド2. reverse()（要素の順番をひっくり返す） 　メソッド3. push()（末尾に新しい要素を追加する） Arrayオブジェクトの任意の箇所を削除する 多次元配列を作成してみよう     組み込み関数のArrayオブジェクトとは 組み込み関数とは、JavaScrip側であらかじめ用意してくれているオブジェクトのことです。Arrayオブジェクトは、組み込み関数の1つで、配列を扱う際に使います。   参考までに、組み込み関数の代表的なものには次のようなものがあります。   <組み込み関数（代表的なもの）> String　文字列を扱う Number　数値を扱う Boolean　論理値を扱う Array　配列を扱う Date　日付を扱う Math　数値計算で扱う   はじめから関数の内容が決まっているので、こちらで定義する手間もなく、実行するだけ。非常に便利なので重宝します。 組み込みオブジェクトを使う場合、newを使って次のようにオブジェクトを生成します。 var オブジェクト名= new object();    大石ゆかり Arrayって配列のことですよね？配列もオブジェクトなんでしょうか？ 田島悠介 JavaScriptでは配列はオブジェクトなんだよね。 大石ゆかり 配列は無いんですか？ 田島悠介 配列をオブジェクトで包んで、関数を追加したりしてるんだよね。なので純粋な配列ではなくて、配列のような感じになってるんだよね。では、Arrayオブジェクトを生成してみよう！   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはArrayオブジェクトを実際に生成してみよう 適当なオブジェクト名（family）をつけ、Arrayオブジェクトを生成してみます。配列に関する様々なプロオパティやメソッドを出力することができます。 var family = new Array(); これでArrayオブジェクトが1つ生成されましたが、まだfamilyの箱の中身はからっぽの状態です。Taro・Jiro・Saburoを加え、console.logで呼び出してみます。 <!DOCTYPE html> <html lang = “ja”> <head> <meta charset = “utf-8″> <title>JavaScriptの練習</title> </head> <body> <script> var family= new Array("Taro", "Jiro", "Saburo"); console.log(family);
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