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人気沸騰のプログラミング言語「Python」に触れよう!!(標準ライブラリ編)

お久しぶりです、マリンロードの大橋です。今回は標準ライブラリを活用した「Python」プログラミングに挑みます。

標準ライブラリとは!?

Python導入直後から使用できるプログラミングの利便性や効率性を向上させるための機能の集まりを「標準ライブラリ」と理解して良いでしょう。

標準ライブラリでランダム値を生成してみよう!!

まずは、セットアップ編を参考に対話実行モードを起動しましょう。今回は、「random」という標準ライブラリを使用して、0~100の範囲で100個のランダム値を生成してみることにします。

>>> import random
>>> data = [random.randint(0, 100) for i in range(100)]
>>> print(data)
[49, 88, 55, 79, 56, 54, 23, 49, 13, 32, 18, 48, 82, 26, 54, 5, 43, 17, 73, 82, 88, 10, 76, 49, 29, 99, 67, 82, 0, 52, 40, 49, 56, 20, 13, 2, 0, 93, 69, 28, 33, 18, 51, 16, 0, 35, 63, 17, 51, 11, 81, 46, 100, 34, 19, 80, 4, 47, 43, 1, 73, 93, 0, 97, 19, 48, 87, 32, 19, 53, 95, 41, 62, 45, 54, 39, 18, 61, 71, 73, 50, 81, 35, 24, 79, 1, 52, 55, 0, 15, 51, 43, 55, 91, 21, 56, 24, 70, 87, 42]

標準ライブラリで基本統計量を算出してみよう!!

続いて、「statistics」という標準ライブラリを使用して、最小値(Min)、最大値(Max)、平均値(Mean)、中央値(Median)、分散(Variance)、標準偏差(Standard Deviation)を求めてみます。

>>> import statistics
>>> min(data)
0
>>> max(data)
100
>>> statistics.mean(data)
46.3
>>> statistics.median(data)
48.5
>>> statistics.variance(data)
792.3939393939394
>>> statistics.stdev(data)
28.149492702248462

今回はここまで!!統計学の勉強になってしまいましたが、なかなか面白いですよね。次回はサードパーティライブラリに触れていきます!!<つづく>

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