Pythonは、コンパイル不要なプログラミング言語です。 プログラムを行単位で実行することができます（これは、Notebookを使用する方法です）。ですので、もしプログラミングについて全く知らないのであれば、Pythonはスタート地点として素晴らしい場所になります。現在のバージョンは Python 3であり、本教科書で使用するものです。
Pythonでコーディングする方法の一つは、Jupyter notebookを使用することです。 これはおそらく、プログラミング、文章、および画像を統合する最良の方法です。 Notebookでは、全てがセルにの中に配置されます。 テキスト・セルとコード・セルは最も一般的なものです。 Jupyter notebookとしてこのセクションを表示している場合、現在読んでいるこのテキストはテキスト・セルに配置されています。 コード・セルは、以下にあります。
コード・セルの内容を実行するには、そのセルをクリックし、 Shift + Enter を押します。 または、左側に小さな矢印がある場合は、それをクリックすることもできます。
1 + 1
もしJupyter notebookとしてこのセクションを表示している場合は、読み進めると同時に各コード・セルを実行しましょう。
a = 1
b = 0.5
a + b
上のセルで、二つの変数a と bを定義し、値を与え、その後足し合わせています。このような単純な計算は、Pythonでとても完結に表記されます。
Pythonの変数は色々な形を取ります。以下にいくつかの例を示します。
an_integer = 42 # Just an integer
a_float = 0.1 # A non-integer number, up to a fixed precision
a_boolean = True # A value that can be True or False
a_string = '''just enclose text between two 's, or two "s, or do what we did for this string''' # Text
none_of_the_above = None # The absence of any actual value or variable type
数のほかに、使用できるデータ構造として list があります。
a_list = [0,1,2,3]
Pythonのlistは、様々なタイプを混在させることができます。
a_list = [ 42, 0.5, True, [0,1], None, 'Banana' ]
（Fortranのような言語と違い）Pythonで、listの添字は0から始まります。つまり、上のlistで最初にある42にアクセスするためには、次の様になります。
a_list[0]
同じ様なデータ構造として、 tuple があります。
a_tuple = ( 42, 0.5, True, [0,1], None, 'Banana' )
a_tuple[0]
listとtupleの主な違いは、listの要素は変更できることです。
a_list[5] = 'apple'
print(a_list)
一方、tupleの要素は変更できません。
a_tuple[5] = 'apple'
また、listの最後に要素を追加できますが、tupleはできません。
a_list.append( 3.14 )
print(a_list)
他の便利なデータ構造として、dictionary があります。dictionaryは、それぞれユニークな キー でラベルされた 値 の集合を保存できます。
値のデータタイプは任意です。キーは十分単純（integer, float, Boolean, string）であればよいです。dictionaryは、listにはなれませんが、tupleには なりえ ます。
a_dict = { 1:'This is the value, for the key 1', 'This is the key for a value 1':1, False:':)', (0,1):256 }
値はキーを使ってアクセスします：
a_dict['This is the key for a value 1']
新しいキーと値のペアは、新しいキーに対して新しい値を与えることで追加できます。
a_dict['new key'] = 'new_value'
数値の範囲をループする場合、構文は次の通りです：
for j in range(5):
print(j)
デフォルトで0から始まりますので、range(n)に対して、n-1で終わることに注意してください。
'iterable'オブジェクトについてもループすることができます。listの場合は次の通りです：
for j in a_list:
print(j)
dictionaryの場合は以下の通りです：
for key in a_dict:
value = a_dict[key]
print('key =',key)
print('value =',value)
print()
条件文はif、elif、elseを使うと以下の文法で記述できます：
if 'strawberry' in a_list:
print('We have a strawberry!')
elif a_list[5]=='apple':
print('We have an apple!')
else:
print('Not much fruit here!')
パッケージは次のような行でインポートします：
import numpy
パッケージ numpy は数学的なコーディングに重要です。
numpy.sin( numpy.pi/2 )
numpyコマンドの前に、numpy.を記述する必要があります。それで、numpyに定義されているコマンドだと実行系が知ることができるのです。コーディングを節約するため、一般的に次の様に記述します：
import numpy as np
np.sin( np.pi/2 )
このようにすると、短縮名だけが必要となります。ほとんどの人が npを使用しますが、好きなものを使用して構いません。
numpyの全てをそのままインポートする場合は、次の通りです：
from numpy import *
この様にすると、コマンドを直接使うことができます。しかし、パッケージ同士で干渉することがあるので、注意して使用する必要があります。
sin( pi/2 )
三角関数、線形代数などを実行したい場合は、 numpy を使用できます。 プロットする場合は、 matplotlib を使用してください。 グラフ理論の場合は、 networkx を使用します。 量子コンピューティングの場合は、 qiskit を使用します。 あなたが望むどのようなものに対しても、役立つパッケージがきっとあるでしょう。
どの言語でも知っておくべきことは、関数の作り方です。
do_some_mathsという名前で、Input1 と Input2 という入力を持ち、the_answerという出力を持つ関数は、次の通りです：
def do_some_maths ( Input1, Input2 ):
the_answer = Input1 + Input2
return the_answer
これは次の様に使います：
x = do_some_maths(1,72)
print(x)
関数にオブジェクトを指定し、関数がそのオブジェクトの状態を変更するメソッドを呼び出すと、その影響は持続します。 つまり、それがあなたのしたいことであれば、何も返す必要はありません。 例えば、listの append メソッドでこれを確かめてみましょう。
def add_sausages ( input_list ):
if 'sausages' not in input_list:
input_list.append('sausages')
print('List before the function')
print(a_list)
add_sausages(a_list) # function called without an output
print('\nList after the function')
print(a_list)
乱数は random パッケージを使用すると生成できます。
import random
for j in range(5):
print('* Results from sample',j+1)
print('\n Random number from 0 to 1:', random.random() )
print("\n Random choice from our list:", random.choice( a_list ) )
print('\n')
以上は基本です。いま、あなたに必要なのは検索エンジンであり、Stack Exchangeにおいて聞く価値のあるユーザーを知る知見です。 これで、あなたはPythonで何でも行うことができます。あなたのコードは最も「Pythonic」ではないかもしれませんが、それを気にしているのはPythonistasだけです。