Pythonを勉強するにあたって、
Pythonのライブラリとは何ですか？
モジュールやパッケージとの違いは何ですか？
データサイエンスでよく使われるライブラリを知りたいです！
このような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか？
本記事では『ライブラリとは』『モジュールやパッケージとの違い』『ライブラリのインポート』『データサイエンスに有用なライブラリ』について解説・紹介していきます。
Pythonのライブラリについて知りたい方、Pythonでデータサイエンスを始めたい方は必見です！
本連載講座【Python ライブラリ編】では、データサイエンスに必要なPythonライブラリやその使い方を基礎から学ぶことができます。
NumPy・Pandas・Matplotlib・Scipy・Seabornについて、初学者の方にも分かりやすいよう丁寧に解説しています。
さらに、学習した内容を定着させられるように各章に演習問題を用意しています。
・Pythonでデータ分析ができるようになりたい
・Pythonの基礎事項は一通り学んだので、さらに深く学びたい
このように考えている方はTech Teacherが運営する【Python ライブラリ編】で、Pythonによるデータサイエンスの学習をすることをお勧めします！
なお、『Pythonについて全く知らない』・『Pythonの基礎事項がまだ分かっていない』という方は、まずコチラの【Python 基礎編】で基礎を一通り学習してからライブラリ編に取り掛かりましょう！
<ライブラリ編 目次>
<ライブラリの基礎>
1章：ライブラリとは
<NumPy>
2章：NumPyの概要と配列(ndarray)
3章：統計量や次元の取得/ソート
4章：配列のインデックス
5章：numpy.whereによる条件制御
6章：配列の結合/分割
7章：乱数
<SciPy>
8章：SciPyの概要と基本操作
<Pandas>
9章：SeriesとDataFrame/統計量の取得
10章：データの読み込み/書き込み
11章：データの取り出し/追加
12章：データのソート
13章：データの結合
14章：階層型インデックス
15章：groupbyによる集計
16章：マッピング処理
17章：欠損値の扱い
<Matplotlib>
18章：Matplotlibの概要
19章：pyplotインターフェース
20章：オブジェクト指向インターフェース
<Seaborn>
21章：Seabornの概要と基本操作
本講座の推奨環境について
本連載講座では以下の環境を想定しています。(必ずしもこれに合わせる必要はありません。)
・統合開発環境：Jupyter Notebook
・使用するパッケージ：Anaconda
Jupyter NotebookとAnacondaによる環境構築については以下の記事で詳しく解説しています。
https://www.tech-teacher.jp/blog/pythonstandard2_enviroment/
まだ環境構築が済んでいない方や、環境構築の仕方が分からないという方はぜひ参照してください。
ライブラリとは？使い方は？
Pythonについて学習をしていると、『ライブラリ』という言葉を1回は見たことがあるのではないでしょうか。
Pythonにおいて『ライブラリ』という言葉には、主に以下の2つの意味があります。
・パッケージ(後述)を集めたもの
・他のプログラムから参照されるプログラムやその集まり
このように、実は「ライブラリ」という言葉には厳密な定義が存在しません。
実際、汎用的な関数やモジュール、パッケージなどを指してライブラリと呼ぶことも多いです。
そのため、単に「ライブラリ」と言われたら「便利な機能を提供する汎用的なプログラム」といった程度の認識をしておけば大丈夫です。
モジュール/パッケージ/ライブラリの違い
ライブラリと一緒によく見られる単語として『モジュール』や『パッケージ』があります。これらの違いについて簡単に理解しておきましょう。
『モジュール』：Pythonのコードをまとめたファイル(.pyファイルそのもの)
『パッケージ』：複数のモジュールを一つのディレクトリにまとめたもの
これらは、先述の「他のプログラムから参照されるプログラムやその集まり」という意味でのライブラリに分類されます。
モジュールやパッケージについて詳しく知りたい方にはこちらの記事がオススメです。
https://www.tech-teacher.jp/blog/pythonstandard12_class_module/
標準ライブラリと外部ライブラリ
Pythonのライブラリは『標準ライブラリ』と『外部ライブラリ』に大別されます。
『標準ライブラリ』はPythonに元から組み込まれているライブラリのことで、外部からインストールすることなく使用することができます。
「math」や「random」などがこの標準ライブラリに該当します。
一方、『外部ライブラリ』は外部からのインストールを必要とするライブラリのことです。
後で紹介する「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」などはこの外部ライブラリに該当します。
ライブラリをインポートする方法
Pythonのライブラリは『import文』を用いてインポートすると使用できるようになります。
例えばmathモジュールをインポートするときは以下のようになります。
import math
# ルート
x = math.sqrt(9)
print(x)3.0また、『from』や『as』を用いて、特定の関数のみをインポートしたり、インポートしたライブラリに新しく名前を付けることができます。
from math import cos
x = cos(0)
print(x)1.0
なお、『from』を用いてインポートした関数は、関数名の前にもとのライブラリ名を付けなくても使用することができます。
上の例では、「from math import cos」としてmathモジュールからcos()関数をインポートしています。
そのため、「math.cos()」ではなく「cos()」と書くだけで関数を使用することができます。
Pythonには便利なライブラリが多数存在するので、必要に応じてインポートして使いましょう！
データサイエンスに有用なライブラリを紹介
Pythonにはデータサイエンスに有用なライブラリも多く存在します。
ここでは、その中でも特によく使用される『NumPy』『Scipy』『Pandas』『Matplotlib』『Seaborn』の概要とダウンロード方法について説明します。
これらはすべて外部ライブラリなので外部からダウンロードする必要がありますが、Anacondaなどのこれらすべてを含むパッケージをダウンロードすることで、個別にダウンロードする必要がなくなります。
Anacondaのダウンロード方法はこちら！↓
https://www.tech-teacher.jp/blog/pythonstandard2_enviroment/
NumPy
『NumPy』はPythonの数値計算ライブラリで、配列操作や行列計算などに特化しています。
NumPyはデータサイエンスにおいて、データの効率的な処理や科学技術計算に不可欠なツールとして広く使われています。
NumPy特有の配列(np.ndarray)を用いることで、多くの数に対する演算を一度に行ったり、条件を満たす値のみを取り出したりすることができます。
また、乱数の生成なども行うことができます。
本連載講座では第２章~第7章で詳しく解説します。
SciPy
『SciPy』は科学技術計算のためのライブラリで、高度な数値計算や最適化、信号処理、画像処理などに特化しています。
SciPyはNumPyの機能を基盤としており、組み合わせて使うことでデータ処理の効率をさらに向上させることができます。
具体的な使い方として、積分計算や関数の最大値・最小値を求めるプログラムなどを簡単に記述することができます。
本連載講座では第8章で詳しく解説します。
Pandas
『Pandas』はPythonでデータ分析やデータ操作を行うためのライブラリです。
Pandasでは『Series』や『DataFrame』と呼ばれるデータ構造を用いて、データを表のように扱うことができます。
また、CSVやExcelなど様々な形式のデータをファイルから読み込んだり、ファイルに書き込んだりすることができます。
本連載講座では第9章~第17章で詳しく解説します。
Matplotlib
『Matplotlib』はPythonのデータ可視化ライブラリであり、2Dプロットやグラフの生成に特化しています。
Matplotlibを使用すると、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、3Dプロットなど、さまざまなタイプのグラフを作成することができます。
このライブラリは科学やエンジニアリング分野でのデータ解析や結果の可視化に広く使用されています。
本連載講座では第18章~第20章で詳しく解説します。
Seaborn
『Seaborn』は、MatplotlibをベースにしたPythonのデータ可視化ライブラリであり、統計的なグラフを簡単に作成するために設計されています。
一般にMatplotlibを補完する形で使われることが多く、Matplotlibの一部の機能をSeabornと組み合わせて使用することができます。
Seabornを使用することで、より柔軟で効果的なデータ可視化を実現できます。
本連載講座では第21章で詳しく解説します。
まとめ
本記事では、Pythonにおける『ライブラリとは何か』『データサイエンスでよく用いるライブラリ』について解説・紹介しました。
次章からはそれぞれのライブラリの使い方を、練習問題付きで詳しく解説していきます。
ライブラリの使い方をマスターして、AIやデータサイエンスを学習するための土台を作っていきましょう！
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