Python

Pythonにおけるlibraryについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonにおけるlibraryについて解説しています。ここではPythonでライブラリをインストール・確認する方法、おすすめのライブラリを紹介します。ライブラリを利用した開発を行う際の参考にしてください。

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Pythonにおけるlibraryについて、TechAcademy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。

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。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

libraryについて詳しく説明していくね！

お願いします！

libraryとは

ライブラリ(library)とは、もともと図書、書庫の意味です。特にIT分野では、プログラムの部品のことを指します。

プログラミングでは、しばしば似たような操作を繰り返し行う必要があり、そのたびに都度コーディングするのは非効率です。そのような場合に、共通する処理をライブラリにまとめ、他のプログラムからそのライブラリを呼び出せるようにします。

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Pythonにおける標準ライブラリ

標準ライブラリの充実していることがPythonの長所の一つです。文字列処理、数学の計算、ファイル操作など、プログラミングで必要になる各種操作のかなりの範囲を標準ライブラリのみでカバーしています。

標準ライブラリで機能や性能の不足する場合には、PyPIという仕組みでライブラリを追加インストールできます。

ライブラリの確認方法

標準ライブラリはPython本体と同時にインストールされるので、追加のインストールは不要です。各ライブラリの使い方は、こちらで確認できます。

前述のPyPIからライブラリをインストールするには、pipコマンドを使います。例えば以下コマンドでrequestsというライブラリをインストールします。

pip install requests

便利なライブラリをインストールしてみよう

上記で挙げたNumPyをインストールしてみます。

pip install numpy

Pythonインタプリタでnumpyライブラリをインポートしてみます。特にエラーが出なければ、インストールは成功しています。

Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:52:53) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>>

まとめ

この記事ではPythonで標準ライブラリ、PyPIライブラリを利用する方法を紹介しました。ライブラリを効果的に活用すると、コーディングの量やバグを減らすことができ、効率的にソフトウェアを開発できます。

監修してくれたメンター

橋本紘希（はしもとひろき）

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。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

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。

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Pythonのおすすめライブラリについて、TechAcademy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。 Pythonについてそもそも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のおすすめライブラリ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！ライブラリとはライブラリ(library)は、一般的には図書や蔵書という意味です。 IT、ソフトウェア業界では、凡庸性の高いプログラムの共通部品を指します。計算、ファイルの入出力、ネットワーク送受信などはプログラムでは頻出の処理です。これら共通機能を都度コーディングするのは非効率なので、使い回しができるようにライブラリにまとめます。 Python標準ライブラリとは Python標準ライブラリは、Pythonに標準で付属しているライブラリです。 Pythonをインストールするとこれらのライブラリも自動的にインストールされるので、追加インストールなく利用可能です。テキスト処理、ファイル処理、ネットワーク処理など、多様なライブラリがあります。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPythonライブラリの主な種類標準ライブラリでは機能が不足する場合、Python Package Index（PyPL）からライブラリを入手することが可能です。ここではPyPIに登録されているライブラリをいくつか紹介していきましょう。数理処理用ライブラリ NumPy. Pythonで行列計算などの数値計算を行うライブラリです。その他の数値計算ライブラリからも頻繁に利用され、デファクトスタンダードとなっています。こちらの記事でNumpy.の使用法を解説しています。 SciPy 理数系研究や計算のためのトータルパッケージで、NumPyを含む、複数の数値計算ライブラリをまとめて提供しています。スクレイピング用ライブラリ Scrapy Pythonのスクレイピング用フレームワークです。 Scrapyの使用法はこちらの記事をご覧ください。 Beautiful Soup XML, HTML等の文書パーサーで、スクレイピング処理と組み合せて多用されます。 Beautiful Soupの使用法はこちらの記事をご覧ください。マルチメディア用ライブラリ MoviePy Pythonの映像、画像編集用ライブラリです。カットや映像の結合、エフェクトの設定まで可能です。 pyglet Pythonで動作するクロスプラットフォームや複数ウィンドウを制御するために使います。 Pythonのおすすめライブラリ scikit-learnとTensorFlow 機械学習のライブラリです。標準でも多くの分類器やモデルを扱え、機械学習分野の入門者から専門家まで幅広く使用されています。 scikit-learnとTensorFlowの使用法はこちらの記事で解説しています。 Requests HTTP処理ライブラリです。標準ライブラリには、http.requestライブラリがあるものの、GET, POST処理やCookieの扱いをより便利に行えるようになっています。 Requestsの使用法はこちらの記事で解説しています。 Bottle, Flask いずれもWebアプリケーション作成の軽量ライブラリです。PythonにはDjangoというWebアプリケーションフレームワークがあるものの、ちょっとしたWebアプリを作成するには大がかりに感じるでしょう。 BottleやFlaskは中小規模のアプリ作成に向き、少ないコーディング量でWebアプリを作成可能です。 Bottle, Flaskの使用法はこちらの記事で解説しています。執筆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 Pythonのおすすめライブラリがわかりやすくて良かったです！田島悠介これから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を開催しています。また、現役エンジニアから学べ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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効率的に開発！AnacondaでPythonの環境構築する方法

今回は、AnacondaでPythonの環境を構築する方法を現役エンジニアが解説します。 AnacondaでPythonの環境構築することで、機械学習に必要なアプリケーションの導入から設定まで簡単に行うことができます。実務でも、AnacondaでPythonの環境構築することで、Jupyter notebookを利用した実装環境構築するので是非学習してみてください。本記事では、Anacondaのインストール方法からPythonで効率的に開発がおこなえる環境構築の手順をWindows版とMac版の両方で紹介していきます。ぜひ最後まで読んで参考にしてみてください。目次libraryとはPythonにおける標準ライブラリライブラリの確認方法おすすめのライブラリ便利なライブラリをインストールしてみようまとめ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Anacondaとは Anacondaとは、Pythonにおける開発環境を提供してくれるアプリケーションです。通常Pythonを使う場合はPython本体をインストールした後に、必要なライブラリ（パッケージ）を追加インストールしていきます。ライブラリ（パッケージ）とは、便利な機能をあらかじめ用意してあるプログラムを意味します。 Pythonをインストールする方法をご確認いただくと、Anacondaを利用しない場合の環境構築方法をご理解いただくことが可能です。 Pythonからインストールする方法AnacondaはPythono本体はもとより、Pythonでよく利用されるライブラリ（パッケージ）を最初からまとめて入れてくれます。 Python本体とライブラリを個別にインストールするのに比べ、環境が確実に完成するのがAnacondaのメリットです。ただし、開発経験が豊富なエンジニアにとっては、Anacondaを利用することで、独自のPython環境を構築できなくなるデメリットもあります。初心者にとってはAnacondaを利用することでのメリットのほうが大きいでしょう。 AnacodaでPythonの環境構築する方法【Windows】 1. Anacondaのダウンロード Anacondaはコチラからダウンロード可能です。 Windowsの場合、トップページに表示されるwindowsマークへマウスポインタを進めることで次のように反応します。ここでWindwosをクリックすると実際のダウンロードリンク部分へ遷移します。通常は、Downloadをクリックすればダウンロードが開始されます。どうしても、パソコンのスペックが低いと感じる場合は、32-Bit Graphical Installerをクリックしてダウンロードしてみてください。ダウンロードが開始されると次のようなポップアップが表示され、メール登録を促されますが無視しても大丈夫です。 2. Anacondaをインストールするダウンロードしたファイルを管理者権限でダブルクリックするとインストールが始まります。特にこだわりがなければ、今から説明する通りにクリックしてするとインストールが完了します。 Nextを押して下さい。 I Agreeを押して下さい。 Nextを押して下さい。 Nextを押して下さい。続いて、チェックボックスは両方チェックしません。最初のチェックボックスは、AnacondaのPATHを設定するものです。今回は、スタートメニューから起動するのでチェックしません。次のチェックボックスは、Anacondaを標準のPythonとして起動するように設定します。こちらも、あとで別バージョンのPythonを標準として追加することを考えてチェックしません。 Installを押した後は、かなり長い時間インストールされるので、パソコンで他の作業をせずインストールだけ行ってみて下さい。長い時間を書けてインストールが終わると次のような表示になります。 Nextを押して下さい。これがインストール完了画面です。 Finishを押すとインストール作業は完了します。チェックボックスが入っている点ですが、最初のものはAnaconda Cloudというサービスについての説明に遷移します。次のチェックボックスは、Anacondaのサポートについてのページに遷移します。 3. Anacondaを起動する windowsにはメニュ付近に○のマークがあります。その○をクリックしてaと入力すると次のようにAnacondaが検索結果で表示されます。 Anaconda Promptを選択してみます。 4. Anaconda PromptからPythonを確認する次のような黒い画面が表示されます。これをコマンドプロンプト（Macではターミナル）と言います。今回は、Anacondaが動作しているので、Anaconda Promptという名称のソフトウェアになっています。 Pythonと入力してエンターキーを押してください。すると、Pythonの実行環境がAnacondaで構築された旨が表示されます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはAnacodaでPythonの環境構築する方法【MacOS】ここではMacOSで、AnacodaでPythonの環境構築する方法を解説します。１．Anacondaをダウンロード Anaconda | Individual EditionからMacOS版の64-Bit Graphical Installer (440 MB)Anacondaをダウンロードします。２．Anacondaをインストールダウンロードしたファイルを起動すると警告が表示されるので許可をクリックします。基本的にすべての選択肢で続けるを選択してください。大切な情報が記載されています。インストールを進めたい場合は続けるをクリックしてください。使用許諾契約が記載されています。インストールを進めたい場合は続けるをクリックしてください。使用許諾契約書に同意する場合は同意をクリックしてください。同意しないとインストールを進めることができません。インストールをクリックする中で、パスワードが要求されたら、パスワードか指紋認証を行います。インストールが完了します。インストールした時点でPython環境が整った状態になっています。３．Anacondaを起動「Anaconda-Navigator」を起動します。 Anacondaに付属されているPythonのライブラリを紹介ここでは、Anacondaに付属されているPythonのライブラリを紹介します。 2021年10月現在、Anacondaには644ものライブラリが用意されています。ライブラリ名ライブラリの説明ライブラリの使い方 JupyterLab データ分析用Jupyter notebookの後継アプリケーション。 JupyterLabを起動し、コードを実装することで、JupyterLab上でプログラム実行まで完結できる pandas データを表形式であつかう。 import pandasというコードを実装する。 scipy 科学技術計算を扱う。 import scipyというコードを実装する。 matplotlib グラフ描写する。 import matplotlibというコードを実装する。 tensorflow Googleが開発した機械学習用ライブラリ。 import tensorflowというコードを実装する。テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングの記事も参考にしてみてくださいね。 AnacondaをインストールしてPythonでの開発を効率化しよう今回は、Anacondaでpythonの環境を構築する方法を解説しました。 Anacondaをインストールするだけで、Pythonや機械学習の実行環境が簡単に整いました。 AnacondaはPythonでの開発を効率的にしてくれるので初心者にもおすすめです。ぜひ、今回の記事を参考にAnacondaをインストールしてみてください。入門向けPythonの学習サイトも記事にしています。学習したい方は参考にしてみてください。 Pythonを学習中の方へこれで解説は終了です、お疲れさまでした。つまずかず「効率的に」学びたい副業や転職後の「現場で使える」知識やスキルを身につけたいプログラミングを学習していて、このように思ったことはありませんか？テックアカデミーのPythonコースでは、第一線で活躍する「プロのエンジニア」が教えているので、効率的に実践的なスキルを完全オンラインでしっかり習得できます。合格率10%の選考を通過した、選ばれたエンジニアの手厚いサポートを受けながら、人工知能（AI）や機械学習の基礎を学べます。まずは一度、無料体験で学習の悩みや今後のキャリアについて話してみて、「現役エンジニアから教わること」を実感してみてください。時間がない方、深く知ってから体験してみたい方は、今スグ見られる説明動画から先に視聴することをおすすめします！

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データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析（データサイエンス）や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。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。目次 Pandasとは Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するにはダウンロード手順初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法大石ゆかり田島メンター！Pandasというのは何でしょうか？田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、データの読み込みや統計量の表示グラフ化データ分析に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値（欠けている項目値）の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。データの読込 CSV形式のデータの読込：read_csv() Excelファイルの読込：read_excel() JSON文字列の読込：read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込：read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込：pandas-datareader データの特徴を把握データの特徴を表示：DataFrame.info() 要約統計量を表示：DataFrame.describe() データの一部を表示：DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示：DataFrame.shape 行数を取得：DataFrame.index.values 列名を取得：DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得：DataFrame.dtypes データの切り出し（スライス）データのスライス：DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング：DataFrame.query() データの並べ替え値による並べ替え：DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え：DataFrame.sort_index() 列名の変更：DataFrame.rename() 集計列の集計：DataFrame.value_counts() 表の集計：DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる可視化 Matplotlibのimportが必要ヒストグラム：DataFrame.hist() 散布図、線グラフ：DataFrame.plot() 棒グラフ：DataFrame.bar() 箱ひげ図：DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い欠損値の確認：DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める：DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する：DataFrame.dropna() その他カテゴリー変数の展開：get_dummies() 列同士の相関を確認：DataFrame.corr() Pandasを使うメリットデータ分析であればExcelなどの表計算ソフトを使えば十分という方も多いでしょう。Pandasを使うと、大量データに対して何度でも同じ処理をプログラムを実行するだけで行うことができるというメリットがあります。大量データの処理が可能 Pandasではパソコンのメモリ容量が許す限り、大量のデータをDataFrameに読み込んで処理を行うことが出来ます。動作速度も表計算ソフトほど遅くはなりません。同じ処理を何度も再実行できる 1つ1つの作業を人間が操作して行うのではなく「プログラム」として記述することで、何度でも全く同じ処理を繰り返し実行することが可能となります。データ分析では再現性が重要であり、手順書をもとにした人間の操作よりも、プログラムで処理自体を記述したほうが、確実に同じ処理を再実行することができます。また、大量データに対する処理は数時間～数日も時間を要することがあります。このような場合でも、人間はプログラムを実行して結果を待つだけです。表計算ソフトのように、付きっきりで操作し続ける必要はありません。さらにパソコンを複数台数用意して、条件を少し変えたプログラムを同時並行で実行して結果を比較する、といったことも容易に実現可能です。他のライブラリと連携し多彩な機能を実現できる他のライブラリと連携することで、プログラムを実行してグラフを描画したり、加工した結果を表計算ソフトのファイルとして出力するなど、Pandasだけでは行えない多くのことを実現することができます。 Pandasを利用するには Pandasを利用するには、Anacondaなどの「ディストリビューション」と呼ばれる開発環境をまとめたパッケージを使うのが簡単です。Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。ここではAnacondaを例にダウンロード手順と初期設定について確認しましょう。ダウンロード手順 Anacondaの公式サイトからProducts > Individual Edition > Downloadを表示します。 Anaconda – Individual Edition – Download Windows、Mac共に「Python 3.7 – 64-Bit Graphical Installer」をクリックしてダウンロードします。なお、Python2.7は古いバージョンであり、サポート期間が2020年4月とすでに終了しています。どうしても必要な場合を除き、利用することは無いでしょう。ダウンロードしたファイルを実行することでインストールを行うことが出来ます。選択肢などは既定値のままで良いでしょう。初期設定インストールが終わったら、Anaconda Navigatorを起動します。はじめに初期設定として必要なライブラリをインストールしましょう。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行います。Environmentsを開き、「Not installed」を選択して検索ボックスに「pandas」と入力します。一覧にPandasが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。また、今回は説明用にscikit-learnのサンプルデータセット（トイデータセット）を使用します。同様にscikit-learnとnumpy、matplotlibもインストールしておきましょう。インストールが終わったらHomeに戻ります。プログラムはJupyter Notebookで作成します。画面の「jupyter notebook」と書かれた部分の「Launch」ボタンをクリックします。初回は「Install」ボタンになっており、クリックするとJupyter Notebookがインストールされます。以降は、Jupyter Notebookをもとに、Pandasの使い方を説明します。 Pandasの使い方 Pandasを使う際は、初めにPandasライブラリをインポートします。併せてサンプルデータセットも利用できるようにしておきましょう。 # Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。データの概要を確認する先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data

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