入門

スポンサーリンク
Java

Java | オブジェクト指向:インターフェース分離

インターフェース分離とは何かインターフェース分離(Interface Segregation Principle, ISP)は、「インターフェースは、小さくて、はっきりした役割ごとに分けなさい」という原則です。もっと噛み砕くと、ひとつの大き...
Java

Java | オブジェクト指向:クラス間の依存を減らす方法

なぜ「クラス間の依存を減らす」のが大事なのかクラス同士がベッタリ依存していると、どこか 1 クラスを少し変えただけで、他のクラスが次々壊れていきます。「このメソッド名を変えたいだけなのに、10 クラス直さないとコンパイルが通らない」みたいな...
Java

Java | オブジェクト指向:パッケージ図

パッケージ図とは何かパッケージ図は「大きな箱同士の関係」を描く図です。クラス図が「クラスとクラスの関係の地図」だとすると、パッケージ図は「パッケージとパッケージの関係の地図」です。Java の com.example.shop.order....
Java

Java | オブジェクト指向:UML の読み方

UML とは何か(まず全体像)UML は「図でプログラムを表すための共通ルール」のようなものです。Java のコードを、箱や矢印で表現して「このシステムにはどんなモノがいて、どうつながっているか」を見える化するために使います。ポイントは「書...
Java

Java | オブジェクト指向:クラス図の基礎

クラス図とは何かクラス図は「オブジェクト指向の設計図」です。クラス(型)の名前、持っているデータ(フィールド)、できること(メソッド)、そしてクラス同士の関係(関連・継承・依存など)を「箱と線」で表します。Java のコードをそのまま読むと...
Java

Java | オブジェクト指向:関連の多重度

関連の多重度とは何か「関連の多重度」は、「あるクラスと別のクラスが、どれくらいの数で結びついているか」を表す考え方です。UML だと 1, 0..1, *, 0..*, 1..* みたいな表記を見たことがあるかもしれませんが、要するに「片方...
Java

Java | オブジェクト指向:集約と関連

集約と関連とは何かオブジェクト指向で「集約」と「関連」は、クラスとクラスの“つながり方”を表す言葉です。ざっくり言うと、関連:ただの「知り合い」関係(A が B を知っている・参照している)集約:あるオブジェクトが「まとまりの単位」として他...
Java

Java | オブジェクト指向:オブジェクトのライフサイクル

オブジェクトのライフサイクルとは「オブジェクトのライフサイクル」は、あるオブジェクトが生まれて(生成されて)、使われて、やがて不要になり、最後に片付けられるまでの一連の流れのことです。Java では、オブジェクトのライフサイクルは大まかに次...
Java

Java | オブジェクト指向:単一責任の原則(SRP)

単一責任の原則(SRP)とは単一責任の原則(Single Responsibility Principle, SRP)は「クラスやモジュールは“たった1つの責任(変更理由)だけ”を持つべき」というルールです。ここでいう「責任」は単なる「仕事...
Python

Python | データ処理:pandas のインデックス管理

概要(インデックス管理は「行ラベルを設計して、選択・結合・時系列操作を安定化」する)pandasのインデックスは“行のラベル”です。単なる番号ではなく、選択(loc)、結合(join/merge)、並べ替え(sort_index)、再配置(...
Python

Python | データ処理:pandas の join

概要(pandas の join は「インデックスで横に結合」する最短ルート)DataFrame.join は、“インデックス”をキーにして横方向(列を増やす)へ結合します。SQL の JOIN に似ていますが、基本は「インデックス同士を合...
Python

Python | データ処理:フィルタリング

概要(フィルタリングは「欲しい行だけを、短く正確に抜く」ための基本)pandasのフィルタリングは、条件式でTrue/Falseのマスクを作り、Trueの行だけを抽出するのが基本形です。重要なのは「ブールインデックス」「複数条件の結合(&と...
Python

Python | データ処理:欠損値可視化

概要(欠損値可視化は「どこで、どれだけ、どう偏っているか」を一目で掴むための入口)欠損値は“壊れたデータ”ではなく“情報が抜けている状態”です。可視化の目的は、列ごとの欠損量、行方向の偏り(特定期間・条件で集中するか)、列間の同時欠損の関係...
Python

Python | データ処理:正規化

概要(正規化は「値の範囲を揃えて比較・学習を安定化」する前処理)正規化(Normalization)は、特徴量の値を一定の範囲にスケーリングする処理です。最も基本的な手法は Min–Max 正規化で、各列を 0〜1(または任意の範囲)に収め...
Python

Python | データ処理:データの標準化

概要(標準化は「平均0・標準偏差1」に揃えて、比較と学習を安定させる)データの標準化(Standardization)は、各特徴量を平均0・標準偏差1に変換する処理です。スケールが揃うことで、距離や勾配に敏感なアルゴリズム(線形回帰、ロジス...
Python

Python | データ処理:行列計算

概要(行列計算は「配列の形をそろえて、演算子と線形代数APIに載せる」)NumPyの行列計算は、2次元配列(ndarray)を使って加算・減算・要素積・行列積・転置・逆行列・行列式・固有値・連立方程式の解などを高速に扱います。初心者がまず押...
Python

Python | データ処理:ベクトル演算

概要(ベクトル演算は「配列同士を一発で計算」できる最短ルート)NumPyのベクトル演算は、forループを使わずに配列(一次元配列=ベクトル)をまとめて計算します。足し算・引き算・要素ごとの掛け算、内積、ノルム(長さ)、角度、ブロードキャスト...
Python

Python | データ処理:配列計算の高速化

概要(配列計算の高速化は「Pythonのループを捨て、NumPyのベクトル化へ乗り換える」)配列計算の高速化の要は、NumPy配列(ndarray)に処理を寄せることです。Pythonのforループや要素ごとの処理をやめ、配列同士の演算・ブ...
Python

Python | データ処理:numpy random

概要(numpy randomは「乱数で“試す・検証する・生成する”」ための基礎道具)NumPyの乱数は、データのシミュレーション、重みの初期化、サンプリング、シャッフル、ノイズ付与などに使います。初心者がまず覚えるべきは「新しい乱数生成器...
Python

Python | データ処理:グラフの保存

概要(グラフの保存は「見せたい品質で出力」を実現する最後の一歩)matplotlib(pandasのplotの裏側)なら、画像形式や解像度、余白、透明背景などを細かく制御して保存できます。初心者は「fig.savefigで保存」「dpiと形...
Python

Python | データ処理:複数グラフの描画

概要(複数グラフは「比較」と「文脈」を一枚で伝えるための基本スキル)複数グラフの描画は、指標の関係や推移を“並べて”見せることで理解を一気に深めます。pandasとmatplotlibを使えば、サブプロット(上下・左右の分割)、共有軸(sh...
Python

Python | データ処理:ヒートマップ

概要(ヒートマップは「2次元の表を色で読み解く」最短ルート)ヒートマップは、2次元の数値テーブルを色の濃淡で表現するグラフです。相関(どの列同士が関係強い?)、クロス集計(店舗×月の売上)、時系列のパターン(曜日×時間のピーク)などを、一枚...
Python

Python | データ処理:ヒストグラム

概要(ヒストグラムは「値の分布」を一目でつかむための入口)ヒストグラムは、数値データを区間(ビン)に分け、各区間に何件入ったかを棒で表すグラフです。平均や中央値では見えない「偏り」「裾の重さ」「外れ値の影響」「多峰性(山が2つ以上)」を視覚...
Python

Python | データ処理:散布図

概要(散布図は「2つの変数の関係」を直感で掴むための基本グラフ)散布図は、横軸にX(説明変数)、縦軸にY(目的変数)を置き、各行を点としてプロットします。点の並びから、正の相関・負の相関・無相関、外れ値、クラスタ(グループの塊)を視覚的に見...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列のコピー方法

配列のコピーとは何か配列のコピーは「元の配列を壊さず、別の配列インスタンスを作る」ことです。ここが重要です:コピーには“浅いコピー”(一次元ぶんだけ独立)と“深いコピー”(入れ子の中身まで独立)があり、目的に応じて使い分けます。参照渡しのま...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列の初期化方法

配列の初期化とは何か配列の初期化は「配列を作って、最初の中身(要素)や長さを決める」ことです。ここが重要です:JavaScript では複数の初期化方法がありますが、意図と挙動が微妙に違います。最も安全で予測可能なのは配列リテラル []。一...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列と文字列の違い

配列と文字列とは何か配列は「値を順番に並べるための入れ物」、文字列は「文字を順番に並べたテキスト」です。どちらも“順序がある並び”ですが、決定的な違いがあります。ここが重要です:配列は変更可能(要素の追加・削除・並び替えができる)、文字列は...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 多次元配列

多次元配列とは何か多次元配列は「配列の中に配列を入れた構造」です。2次元は行と列、3次元はさらに“層”があるイメージになります。ここが重要です:JavaScriptには専用の多次元型はなく、配列の入れ子で表現します。つまり , ] のように...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列の変更可能性

配列の変更可能性とは何か配列は「参照型のオブジェクト」で、デフォルトでは中身を自由に変更できます。push・pop・splice・sort などのメソッドは配列を“その場で書き換える”ため、同じ配列を共有している変数や呼び出し元にも影響が伝...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列の参照渡し

配列の参照渡しとは何か配列は「参照型」のオブジェクトです。変数が直接値そのものを持つのではなく、“配列がある場所(参照)”を指しています。ここが重要です:代入や関数引数で配列を渡すと、“配列そのもの”ではなく“参照”がコピーされます。結果と...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – length プロパティ

length プロパティとは何かlength プロパティは「配列の要素数」を表す特別な値です。配列に何個の要素が入っているかを常に返してくれます。ここが重要です:length は「最後のインデックス + 1」と常に一致します。つまり、配列の...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – インデックスの概念

インデックスとは何かインデックスは「配列の中で、要素に付いている番号」です。JavaScript では先頭が 0、次が 1…と続きます。ここが重要です:配列の要素数(length)とインデックスの最大値は「length − 1」。たとえば要...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列リテラル

配列リテラルとは何か配列リテラルは、角括弧 は数値の配列、 は型が混在した配列になります。ここが重要です:JavaScript の配列はどんな型でも混ぜられ、長さは後から自由に伸び縮みします。new Array(...) よりも [] を使...
JavaScript

JavaScript | 配列・オブジェクト:配列の基礎 – 配列とは何か

配列とは何か配列は「値を順番に並べて、ひとまとめに扱うための箱」です。1つの変数に複数の値を入れて、後から順番や番号(インデックス)で取り出せます。ここが重要です:JavaScript の配列は“どんな型でも混在可能”で、“長さは後から伸び...
Java

Java | オブジェクト指向:責務分離

責務分離とは責務分離は「ひとつのクラスやメソッドが、ひとつの明確な役割(Responsibility)だけを担うように分ける」設計の基本です。入力の整形、検証、計算、保存、表示などの関心事を混ぜず、境界を切ります。混ざると変更の波及が大きく...
Java

Java | オブジェクト指向:パッケージ設計

パッケージ設計とはパッケージ設計は、クラスやインターフェースを「意味のあるまとまり」に分けて整理し、依存の向きと公開範囲をコントロールすることです。狙いは、変更の影響を局所化し、再利用とテストをしやすくすること。役割単位でグルーピングし、外...
Java

Java | オブジェクト指向:継承 vs 委譲

継承と委譲の違い継承は「is-a(〜は〜の一種)」の関係で、親の振る舞いを子が受け継ぎ、必要ならオーバーライドで差分を加える仕組みです。委譲(コンポジション)は「has-a(〜は〜を持つ)」の関係で、クラスが役割となるオブジェクトを“部品と...
Java

Java | オブジェクト指向:コンポジション(委譲)

コンポジション(委譲)とはコンポジションは「クラスが“持つ(has-a)”関係で他のオブジェクトを部品として組み合わせ、仕事をその部品へ任せる(委譲する)」設計です。継承(is-a)と違い、親の内部契約や振る舞いに縛られません。必要な役割を...
Java

Java | オブジェクト指向:依存の方向

依存の方向とは「依存の方向」は、あるコードがどちら側(上位/下位、抽象/具体)へ向かって頼っているかを示す考え方です。呼び出し側が別のクラスやライブラリに依存するとき、その“向き”が正しいかどうかで保守性と拡張性が決まります。筋の良い設計で...
Java

Java | オブジェクト指向:依存関係とは

依存関係とは依存関係は「あるコードが、他のコードの存在や振る舞いを前提にして成り立っている状態」です。クラスが別のクラスを new したり、そのメソッドを呼んだり、型として参照したりすると、そこで依存が発生します。依存は悪ではありませんが、...
Java

Java | オブジェクト指向:コンパイル時型と実行時型

コンパイル時型と実行時型とは「コンパイル時型」はコード上で宣言された“見える型”で、コンパイラが文法チェックやメソッド呼び出しの可否を判断するために使います。「実行時型」は new で実際に生成されてメモリ上に存在する“実体の型”で、動的バ...
Java

Java | オブジェクト指向:動的バインディング

動的バインディングとは動的バインディングは「どのメソッド実装を呼ぶかを、実行時の“実体の型”に基づいて決める仕組み」です。参照の型が親(抽象クラスやインターフェース)でも、実際に入っているオブジェクトが子なら、子のオーバーライドが選ばれます...
Java

Java | オブジェクト指向:instanceof

instanceof とは何かinstanceof は「ある参照が、特定の型(クラスやインターフェース)の実体かどうか」を真偽で判定する演算子です。ポリモーフィズムでは呼び出し側は共通型にそろえますが、特定型だけの追加情報や処理が必要な場面...
Java

Java | オブジェクト指向:ダウンキャスト

ダウンキャストとは何かダウンキャストは「親型(抽象クラスやインターフェース)の参照を、より具体的な子型に“下げて”扱う」ことです。たとえば Shape 型の変数を Rect 型として扱いたいときに使います。アップキャスト(子→親)は安全・自...
Java

Java | オブジェクト指向:アップキャスト

アップキャストとは何かアップキャストは「子クラス(具体的な型)の参照を、親クラス(より抽象的な型)やインターフェースの参照として扱う」ことです。型を“上位”に持ち上げるイメージなのでアップ(up)キャストと呼びます。Javaでは互換性がある...
Java

Java | オブジェクト指向:ポリモーフィズム

ポリモーフィズムとはポリモーフィズムは「同じ“呼び方”で、実体に応じて振る舞いが切り替わる」仕組みです。呼び出し側は共通の型(親クラスやインターフェース)だけを意識して使い、実際に入っているオブジェクトの種類に応じて適切なメソッド実装が選ば...
Java

Java | オブジェクト指向:static メソッド(interface)

interface の static メソッドとはインターフェースの static メソッドは「インターフェース名から直接呼ぶユーティリティ関数」です。インスタンスや実装クラスは不要で、契約(インターフェース)に関連する“純粋な補助処理”や...
Java

Java | オブジェクト指向:default メソッド

default メソッドとはdefault メソッドは「インターフェースに書く“簡易の既定実装”」です。Java 8 で導入され、インターフェースにメソッド本体を持たせられるようになりました。これにより、既存のインターフェースへ軽い機能追加...
Java

Java | オブジェクト指向:インターフェースの多重実装

インターフェースの多重実装とはインターフェースの多重実装は「1つのクラスが複数のインターフェース契約を同時に満たす」ことです。Javaはクラスの多重継承はできませんが、インターフェースは複数まとめて implements できます。これによ...
Python

Python | データ処理:棒+折れ線

概要(棒+折れ線は「量と推移」を一枚で伝える定番の複合グラフ)棒グラフは“量”の比較、折れ線グラフは“推移”や“傾向”の読み取りに向いています。2つを重ねることで「月別売上の量(棒)とユーザー数の推移(線)」のように、違う性質の情報を一度に...
Python

Python | データ処理:グラフの複合化

概要(グラフの複合化は「一枚で複数の視点」を重ねて伝える技)pandasとmatplotlibを組み合わせると、折れ線と棒グラフの重ね合わせ、二重軸、複数サブプロットなどを簡潔に作れます。複合化のポイントは「軸(単位とスケール)」「凡例と色...
Python

Python | データ処理:時系列処理の基礎

概要(時系列の“型”を整えて、時間軸で正しく集計・解析する)時系列処理の基礎は、日付や時刻をdatetime型へ変換し、時間順に並べてから「期間集計」「移動統計」「シフトや差分」などの操作を行うことです。pandasはDateTimeInd...
Python

Python | データ処理:rolling

概要(rollingは「直近の一定区間で連続計算する」ための移動窓)pandasのrollingは、直近N件や一定時間幅(例:過去7日など)のデータを“窓”として切り出し、その窓ごとに平均・合計・標準偏差などを計算します。移動平均・移動合計...
Python

Python | データ処理:resample

概要(resampleは「時系列の頻度を変えて、期間ごとに集計・補間する」)pandasのresampleは、時系列データを別の時間間隔(例:日→週、分→時)へ変換するためのメソッドです。ダウンサンプリング(粗くする)では期間ごとの合計・平...
Python

Python | データ処理:datetime 変換

概要(datetime変換は「文字列の日付を“時系列のエンジン”に乗せる最初の一歩」)pandasで日付・時刻を扱うときは、まず文字列をdatetime型へ変換します。datetimeにしておくと、並べ替え、差分計算、月別集計、リサンプリン...
Python

Python | データ処理:dtype

概要(dtypeは「列の型」。正しく揃えると計算・集計・可視化が安定する)pandasのdtype(データ型)は、各列が「数値・文字列・日時・真偽値・カテゴリなどのどれか」を表すラベルです。型がズレていると、数値計算ができなかったり、並び替...
Python

Python | データ処理:describe

概要(describeは「列ごとの要約統計を一瞬で確認する」入口)pandasのdescribeは、数値列やカテゴリ列の“基本統計”をまとめて表示するメソッドです。数値なら件数・平均・標準偏差・最小/最大・四分位数、カテゴリ(文字列)なら件...
Python

Python | データ処理:ソート sort_values

概要(sort_valuesは「列の値で並べ替えて“見やすく・計算しやすく”する基本操作)pandasのsort_valuesは、指定した列の値を基準にDataFrameを並べ替えるメソッドです。昇順・降順、複数列の優先順位、欠損値の並び位...
Python

Python | データ処理:重複 drop_duplicates

概要(drop_duplicatesは「重複行を安全に取り除いて、件数や集計を正しくする」)pandasのdrop_duplicatesは、DataFrameやSeriesから“重複したデータ”を削除するメソッドです。アンケートの二重回答や...
Python

Python | データ処理:欠損値 fillna

概要(fillnaは「欠損値を意図した値で埋めて分析を続行する」ための入口)pandasのfillnaは、DataFrameやSeriesに含まれる欠損値(NaN/None/pd.NA)を、固定値・前後の値・統計量などで置き換えるメソッドで...
スポンサーリンク