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Java

Java | オブジェクト指向:セッターインジェクション

セッターインジェクションとは何かセッターインジェクションは「必要な相手(依存オブジェクト)を、コンストラクタではなく setter メソッドで後から差し込む」という DI(依存性注入)のやり方です。コ...
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Java | オブジェクト指向:コンストラクタインジェクション

コンストラクタインジェクションとはコンストラクタインジェクションは「そのクラスが必要とするオブジェクト(依存)を、コンストラクタの引数で受け取る」という設計のやり方です。もっと噛み砕くと、・自分の中で...
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Java | オブジェクト指向:DI(依存性注入)の考え方

DI(依存性注入)とは何かDI(Dependency Injection)は「必要な相手(依存先)を、自分で new しないで“外から渡してもらう”考え方」です。もっと噛み砕くと、本来一緒に仕事をする...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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...
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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、...
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...
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...
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...
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...
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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・...
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、...
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...
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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...
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...
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...
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...
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「f...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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