更新履歴　2020-04-01

2020年04月01日分のPyQの更新内容です。

ランク追加

ランクを追加しました。

• ランク Pythonデータ処理実践

• ランク Python機械学習実践

パート追加

パートを追加しました。

• パート インタラクティブ操作

• パート 経路問題

パート移動

ランク「Web+機械学習でWebアプリを作ろう」を廃止し、含まれていたパートはランク「 Python機械学習実践 」に移動しました。

問題修正

解説が少ない問題の解説の追加、ソースコードの見直し、不具合、誤字修正を行いました。

以下のクエストのソースコードのバージョンを変更しました。

• PyQサポートについて

• プログラミングとは何か？を学ぼう

• 条件分岐とは何かを学ぼう

• 繰り返しとは何かを学ぼう

• コメントの書き方

• 全角/半角、 大文字/小文字に注意しよう

• シンタックスエラーに注意しよう

• print関数の使い方とよくあるエラー

• 変数への代入と利用

• 文字列の結合方法

• 文字列と変数を使ったプログラムを書く演習

• リスト内の値をインデックスで取り出す

• リストからの値の削除

• リストの繰り返し処理(ループ)を使おう

• リストを使ったプログラムの演習

• 辞書の作り方と、基本的な使い方

• 辞書にキーが存在するかを判定しよう

• 辞書をループで使おう

• for文とif文を組み合わせた高度な集計

• ファイルの読み込み方法を学ぼう

• for文を使ってファイルを1行ずつ読み込む方法

• チャレンジ！ファイル読み込みと集計処理

• おみくじを作ろう

• 組み込み関数を使ってみよう

• 自分で関数を作って使ってみよう

• 関数の戻り値(return)を理解しよう

• 他のPythonファイルからのimport

• 関数を定義する演習

• 文字列のスライス

• 論理演算の基本とif文での複数条件

• 論理演算の実行順序（3つ以上条件式がある場合）

• リスト、for文とは何か？のおさらい

• while文、break、continue

• チャレンジ！最大公約数を求める関数を書こう

• リストを使おう

• for文を書いてみよう

• 関数を作ろう

• 任意個数の引数とアンパック

• リストのメソッドと内包表記

• 集合

• ループ用の関数や条件や比較

• モジュールの使い方

• 入力と出力

• 集合（set）の使い方を学ぼう

• setを使った集合演算を学ぼう〜和・積・差

• setを使った集合演算を学ぼう〜対称差・部分集合の判定

• 実引数の使い方を学ぼう

• 仮引数の使い方を学ぼう

• デコレーターの使い方を学ぼう

• 初めての例外処理

• 暗号メッセージを作るプログラムの例外処理をしてみよう

• オブジェクト指向の特徴を知ろう

• オブジェクト指向入門（データメンバー）

• オブジェクト指向入門（継承）

• ポリモーフィズム(多態性)

• 集合（set）の使い方の演習

• for文関連関数、内包表記の演習

• オブジェクト指向演習〜アドレス帳〜

• チャレンジ！ディレクトリー内のファイルを検索する関数を書こう

• オブジェクト指向演習〜自動販売機の制御プログラム〜

• Pythonのコーディング規約を学ぶ

• ファイル入出力を上手にテストしよう

• クラスの使いどころを学ぼう

• pathlibモジュールを使ってみよう

• ファイルの読み込みと書き込み

• os.listdir、os.walkを使ったファイルの一覧処理

• shutilライブラリー

• enumライブラリー

• 正規表現の基礎

• 正規表現で駅弁一覧データを処理しよう

• SQLでJOINを使ってデータを結合しよう-ORDER BYとJOIN

• SQLiteでDBプログラミング〜SELECT編

• SQLiteでDBプログラミング〜トランザクション処理

• SQLAlchemyでDBプログラミング〜トランザクション処理

• HTMLの構造を学ぼう

• 基本的なタグを学ぼう

• 画像を表示しよう

• 他のWebページへ移動しよう

• CSSを学ぼう

• 日記サイトを作ろう

• FlaskでWebアプリケーションの動作を学ぼう

• テンプレートエンジンJinja2を使って動的なページの作り方を学ぼう

• パラメーターを受け取ろう

• 画面で入力したデータを渡す方法を学ぼう

• いろいろなフォーム

• FlaskでWebアプリケーションにおけるセッションを学ぼう

• サイコロアプリを作ろう

• おみくじアプリを作ろう

• じゃんけんアプリを作ろう

• BMI値計算アプリを作ろう

• メモ帳アプリを作ろう

• ToDoリストタスク一覧と詳細の画面を作ろう

• Djangoを動かそう

• Djangoとデータベース〜一覧を表示しよう

• Djangoとデータベース〜特定のデータを取り出そう

• Djangoでデータを追加する〜感想フォームの実装

• Djangoでデータを追加する〜いいねボタンの実装

• Djangoでゲストブックを作ろう

• 新しいViewを追加しよう

• Djangoでページネーションを実装する方法を学ぼう

• ページ移動に対応した検索、絞込機能を追加しよう

• Djangoを使って簡単なデータ操作をするAPIを作ってみよう

• APIの総合演習〜検索・投稿・一覧取得をするAPIを作ろう

• Webアプリケーション作成実践〜チケット販売サイトを作ろう

• Webアプリケーション作成実践〜チケットBPに複雑な機能を追加しよう

• Scrapyを使ってクローラーを作ってみよう

• PythonでAPIを呼び出す方法を学ぼう

• Jupyter Notebookの基本操作を学ぼう

• Jupyter Notebookでのモジュールの使い方を学ぼう

• Jupyter Notebookでの関数の使い方を学ぼう

• Jupyter Notebookのメニューの使い方を学ぼう

• Jupyter Notebookのグラフ描画とマジックコマンド

• matplotlibとは

• 描画オブジェクトとサブプロット

• 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ

• 散布図、ヒストグラム、箱ひげ図

• グラフの加工

• 数字リテラルと数字のクラス

• mathライブラリー（判定関数）

• mathライブラリー（三角関数）

• アルゴリズムの評価と計算量

• collectionsライブラリーの便利クラスについて学ぼう

• データ構造（スタック）

• データ構造（キュー）

• データ構造（連結リスト）

• データ構造（ヒープ）

• データ構造（素集合：UnionFind）

• 組合せ系のitertoolsライブラリーについて学ぼう

• 関数の再帰をしてみよう

• 色々な問題の答えを二分探索してみよう

• 幅優先探索で迷路を解こう

• 深さ優先探索で迷路を解こう

• 逆関数を考えよう

• はじめてのpandas

• pandasでのデータ集計を学ぼう

• DataFrameでのデータ絞り込みを学ぼう

• 簡単なデータ処理でpandasの基本を確かめよう

• pandasのデータ構造Series（シリーズ）を学ぼう

• pandasのデータ構造DataFrameを学ぼう

• DataFrameの使い方を振り返ろう

• DataFrameのデータを行単位で参照しよう

• DataFrameのデータ参照を振り返ろう

• DataFrameの列データの追加と演算について学ぼう

• DataFrameの列データの追加と演算を振り返ろう

• DataFrameのデータを絞り込むフィルタリングについて学ぼう

• DataFrameのデータ絞り込みを振り返ろう

• pandasによるデータ処理の基本を確かめよう

• botを作ろう

• pandasチャレンジその1

• pandasチャレンジその2

• pandasチャレンジその4

• pandasチャレンジその6

• pandasチャレンジその7

• pandasチャレンジその8

• pandasチャレンジその10

• NumPyを使おう

• 多次元配列の使い方を学ぼう〜参照と代入

• 次元数が異なる配列の演算を学ぼう〜ブロードキャストとは

• NumPyでセル・オートマトンの計算をしよう

• NumPyの便利な関数を知ろう〜統計量やソート

• NumPyの便利な関数を知ろう〜集合と相関

• NumPyで行列計算をしよう

• NumPyで商品をレコメンドするプログラムを書いてみよう

• NumPyでページランクを計算してみよう

• シミュレーションと統計量

• ベイズの定理

• 標本平均の標準誤差

• サンプリングの確認

• 点推定

• 区間推定

• データに基づく仮説検定

• 両側検定と片側検定

• 機械学習の基本をif文から学ぼう

• しきい値を見つけよう

• 可視化してしきい値を見つける

• しきい値が決められないデータの扱い方

• 2次元のデータから分類

• 2次元データをプロット

• 1次方程式を用いた分類

• ロジスティック回帰とは？

• ワインの評価を推定してみよう

• データに特徴を加えて線形分離可能にする方法を学ぼう

• 決定木を使って分類しよう

• 過学習の罠について知ろう

• SVM（サポートベクターマシン）を使ってみよう

• 機械学習でマーケティングをしてみよう

• 文章のポジティブ、ネガティブ判定をしてみよう

• 手書き文字の画像を認識しよう

• プロフィールから年収を判定してみよう

• クラスタリングを使って顧客を分類しよう

• 主成分分析を使って画像データの次元を削減しよう

• ハイパーパラメーターをチューニングしよう〜クロスバリデーション

• アンサンブル学習とランダムフォレストを学ぼう

• 線形回帰を使って回帰分析してみよう

• patsyのモデル式を使おう

• クラスタリングで顧客の分類をしよう

• 決定木を使ってデータを分類しよう

• K近傍法で機械学習モデルを作ろう

• Flaskで機械学習Webアプリを作ろう

• 問題解決とは

• 論理とは

• ド・モルガンの法則

• カードを使った論理パズル

• カードの色が一致する確率

• 誕生日が一致する確率

• モンティ・ホール

• グラフとは

• グラフの種類ごとの作成

• グラフの属性

• サイクルなどの作成

• 完全グラフなどの作成

• 頂点や辺の削除

• グラフの性質（無向、多重、連結、2部、木グラフなど）

• グラフの性質（オイラー閉路、マッチングなど）

• グラフの変換（補グラフなど）

• グラフの変換（線グラフなど）

• 最小全域木問題

• 最小カット問題

• 最小費用流問題

• 線形最適化とは

• レビューの割当を最適化しよう

• 双対問題とは

• pandasを使った最適化

• レビュー割当をpandasで最適化

• 輸送最適化問題を解こう

• 組合せ最適化とは

• マス埋め問題

• 魔方陣を作ろう

• ナンバープレースを解こう

• クロスサムを解こう

• チャレンジ！カードを使った論理パズル

• チャレンジ！偏りのあるモンティ・ホール

• 生まれ年の干支を求めよう

• botを作ろう

• botをDjango上で動かそう

• スタックを実装しよう

• キューを実装しよう

• ヒストグラムを描こう

• 「乗りログ」を作ろう

• Chapter3 繰り返し文を学ぼう

• Chapter4 関数を作る

• NumPyの使い方を学ぼう

• pandasの使い方を学ぼう

• pathlibを学ぼう

• collectionsを学ぼう

• itertoolsを学ぼう

• enumを学ぼう

• doctestを学ぼう

• 県を4色に塗り分けよう

• 野球選手の守備を決めよう

• 表形式のデータを前処理しよう

• 複数のDataFrameを結合しよう

• データを可視化してみましょう

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