Pythonによるデータ分析入門
訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 この本で説明する内容 1.2 なぜPythonはデータ分析者におすすめなのか 1.2.1 「糊（グルー）」としてのPython 1.2.2 「2つの言語を利用する」ことの問題を解決する 1.2.3 Pythonを使わない場合 1.3 本書で扱う重要なPythonライブラリ 1.3.1 NumPy 1.3.2 pandas 1.3.3 matplotlib 1.3.4 IPython 1.3.5 SciPy 1.4 インストールとセットアップ 1.4.1 Windows 1.4.2 Apple OS X 1.4.3 GNU/Linux 1.4.4 Python 2とPython 3の相違点 1.4.5 統合開発環境（IDE） 1.5 コミュニティとカンファレンス（会議） 1.6 この本の読み方の案内 1.6.1 コード例 1.6.2 例として用
学研ムック「自然農法で野菜づくり」の中身がかなりヤバかったので販売中止へ
「同僚が買った本がヤバい（校正的な意味で）」ということで、「20年以上この業界にいますがこんな本は初めて見ました」「もしウチがやったら全額負担で刷り直しレベル」と書かれてしまうほどのレベルに至ってしまった書籍が学研ムックの「自然農法で野菜づくり」です。 学研ムック『自然農法で野菜づくり』 ｜ 学研出版サイト http://hon.gakken.jp/book/1860666500 どれぐらいヤバいかというと、パラパラと流し見をしただけでも以下のようなものが発見されてしまうレベルとなっており、検証画像がアップロードされています。 「もしウチがやったら全額負担で刷り直しレベル」ということで、「ここに文章が入りますここに文章が入りますここに文章が入りますここに文章が入りますここに文章が入りますここに文章が入りますここに文」のダミーテキストそのまんま。 「ちょんちょんが両方閉じ」 「コロンなのか二
大学教師が新入生にすすめる100冊
恒例の100冊リスト。 ただし、これまでの趣向を外した。「ベスト100ランキング」は楽しいが、変わりばえしない。毎年似たような「ベスト100」をヒネり出すのも飽きた。ホントのところ、「大学新入生」と銘打っているものの、わたしのためのブックリストなのだ。読んできたやつ、未読のやつ、読みたいやつを抽出したりふり返るためのきっかけなのだから。 だから、今回はランキングをしない。母体のリストは、「大学教師が新入生にオススメする本」なんだけれど、そこからの選出はわたしの手になるもの。今までのリスト作成の過程で知り合えたものや、「読まねばリスト」に追加したもの。積読山に刺さったまま、課題と化しているものを中心に100挙げた。 もちろんこの100冊を参考にしてもいいし、母体リストから自分専用の一覧を作ってもいい。母体のリストは三千弱になるが、元となったのは、以下のリスト。ブックガイドは多々あるが、「大学
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