Chapter 05

インポートの使い方

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2022.10.28に更新

標準ライブラリー

pythonは、ライブラリーを呼び出すことでより便利に使うことができます。
標準ライブラリーは、予めインストールされている基本的な機能を持つものです。
https://docs.python.org/ja/3/library/index.html

たくさんの標準ライブラリーがありますが、よく使うものを3つ紹介します。

import math

mathモジュールとは、数学的な計算をするのに役立つ標準ライブラリーになります。
https://docs.python.org/ja/3/library/math.html

import mathを呼び出すと、基本的な四則演算以外の計算も行うことができます。

import math
# 円周率を返す
math.pi
# 10を底とするxの対数を返す。
math.log10(100)

例えば、円周率を呼び出したり対数を計算したりできます。このコードを実行した出力結果は、以下のように表示される。

import os

ファイル操作などが色々行えるライブラリーです。

import os
# 現在のディレクトリー名を取得する。
os.getcwd()
# ファイルを削除する。
os.remove("sample_data/anscombe.json")

os.removeのあとに、フォルダをみるとanscombe.jsonというファイルが削除されている。

import glob

特定のパターンにマッチするファイル名を取得することができるライブラリーです。

たとえば、以下の例ではsample_dataというフォルダの中にあるcsvファイルの名前をリストの中に入れることができます。

import glob
glob.glob("sample_data/*.csv")

プログラムを実行すると、ファイル名のリストを取得できます。

google colabolatoryに予めインストールされているライブラリー

標準ライブラリー以外にも、pythonでは色々と便利なライブラリーが知られています。
以下のライブラリーは、よく使われているライブラリーなどはgoogle colabolatoryには予めインストールされています。

import pandas as pd

pandasの公式ホームページは、こちら
https://pandas.pydata.org/

pandasは、いろいろなデータが入れられる表を作成できます。
import pandasのあとにas pdが後ろについていますが、import文を使う場合に「as」を使うことで、ライブラリ名に好きな名前をつけることができます。
pandasはよく使うので、2文字に略してpdと書かれることが多いです。

import pandas as pd

list = [
  [1, 100, 0.33, 'AAA', 'AAA100'], 
  [2, 200, 0.67, 'BBB', 'BBB200'], 
  [3, 300, 1, 'CCC', 'CCC300'], 
  [4, 400, 1.33, 'DDD', 'DDD400'], 
  [5, 500, 1.67, 'EEE', 'EEE500'], 
  [6, 600, 2, 'FFF', 'FFF600']
]
df = pd.DataFrame(list)
df

このコードを実行した結果を示す。いろいろなデータが入った表が作成できています。

pandasで検索すると色々とまとめがでてきます。

https://qiita.com/ysdyt/items/9ccca82fc5b504e7913a

https://github.com/pandas-dev/pandas/tree/main/doc/cheatsheet

このあとのlectureでもpandasの使い方は、より詳しく学びます。
データを整理して使うことが多いケモインフォマティクス分野の必須のライブラリーになります。

import matplotlib

matplotlibの公式ホームページは、こちら
https://matplotlib.org/index.html

Matplotlibを使うことで、グラフの描画やデータの可視化が簡単に行える

import matplotlib.pyplot as plt

data = [2, 4, 6, 3, 5, 8, 4, 5]
plt.plot(data)
plt.show()

グラフの作成もできます。

matplotlibで検索すると色々とまとめがでてきます。

https://qiita.com/nkay/items/d1eb91e33b9d6469ef51

https://matplotlib.org/cheatsheets/