「なんでもPythonプログラミング 平林万能IT技術研究所の奇妙な実験」（技術評論社）の評判・価格・レビュー
Pythonを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
PR・広告を含みます
Pythonをスクールで学ぶなら、教育訓練給付で最大80%OFF。
対象講座なら受講料の最大80%（給付区分・上限・要件あり）が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本＋スクールの併用も。
▶ あなたの講座でいくら戻るか試算（無料・30秒）
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
「Python×サイエンス＝楽しいプログラミング」身の回りにあるデジタルガジェットをPythonでプログラミングしたい！ スマホでも気軽にたのしくプログラミングしたい！ そんな衝動に駆られることがありませんか。Pythonは機械学習や統計やRとか、小難しいことに使うばかりではありません。プログラミングしたい人にとって自由にコーディングできるすばらしい言語体系なのです。目の前の事象を科学で分析し、Pythonでプログラミングすると、爆発的に面白い世界が広がります。スマホと組み合わせることもできるので、身近な環境で試すこともできます。なんでもPythonプログラミングしてみませんか？ きっとコンピュータのパワーを使うたのしさにも目覚めるでしょう。本書を片手に未知の力を手に入れましょう！ ■序章 本書の実験環境の作り方 ■第1章 光の研究 1-1 スマホで血管年齢（動脈硬化）を診断してみる 1-2 1.5億km先で輝く熱い太陽、表面温度をはかる！ 1-3 物体の材質感を決める「光の反射」をリアル再現
■第2章 流体力学の研究 2-1 泡が沈む!? ギネスビールの謎を解く！ 2-2 Pythonで世界の地図を使って街の風を流体計算
■第3章 音の研究 3-1 ステレオ音声動画の「音源方向」を可視化する 3-2 Python/Pyoで万能シンセサイザーを作る
■第4章 画像処理の研究 4-1 「理想の肉体に変身できる」妄想カメラ 4-2 銀塩写真をスマホカメラで再現してみる 4-3 カメラを2台並べて「奥行きや色」を計測しよう 4-4 WebGLや立体ディスプレイで立体質感表示する
■第5章 AR（Augmented Reality）の研究 5-1 「本当なら見えるはずの星空」を景色に重ねて映すカメラを作る 5-2 災害から犯罪情報まで「電脳メガネ」で眺める 5-3 風速や磁場を可視化するAR拡張現実ソフト 5-4 イヤホン端子と電子工作でスマホ機能を拡張する
■第6章 三次元画像処理の研究 6-1 スマホのカメラで三次元立体顕微鏡を作る 6-2 スマホセンサ値で「三次元移動経路」を記録する 6-3 多視点撮影や動画撮影から三次元空間を作り出す 6-4 多視点撮影で「自由視点画像」を作ってみよう
■第7章 物理計算の研究 7-1 カメラで「ビリヤードのボール軌道」を予測する 7-2 「バスケのフリースロー」で学ぶ物理計算 7-3 プレート境界で揺れ動く日本列島を可視化する
■第8章 数学と分析の研究 8-1 手回し計算機で「円周率計算」に大挑戦 8-2 「身長・体重分布」を調べる「タレントの真実」をPythonで明らかにしてみる 8-3 アイドルの公称数字を統計分析してみよう 8-4 Jupyter Notebook上で大都市周辺の人流分析 8-5 Pythonで東証株解析をしてみよう
判型：単行本
Pythonとは
Pythonは、読みやすい文法と豊富な標準ライブラリを持つ汎用プログラミング言語です。 Web開発、データ処理、業務自動化、学習・研究用途まで幅広く使われ、同じ基礎を応用して分野を広げやすいのが特徴です。導入しやすい反面、奥が深いため段階的に使い方を増やしていく学習が重要です。
こんな人向け：プログラミングをこれから始める人、あるいは他言語経験を持ちながらPythonを実務や学習に加えたい人向けです。 ある程度のPC基礎操作と、エラーを見ながら原因を考える姿勢があると、挫折しにくく進められます。
独学ロードマップでの位置
学習全体では、まず考え方の土台としてPython基礎を置き、次に用途別に分解して深掘りする流れが効果的です。 この本は、その基礎を作る位置づけのガイドに使うと、後で高度なテーマに進む際の軸がつくれます。
- 変数・条件分岐・繰り返し・関数など、言語の基本を短いコードで確実に理解する。
- 標準入力・出力、文字列・リスト・辞書といったデータの扱いを実際の問題で使い、毎回手を動かして確認する。
- 例外処理、関数分割、モジュール化といった設計の考え方を身につけ、読みやすいスクリプトを作る。
- 目的別の応用（自動化、データ整理、軽量なWeb処理など）に合わせて、詰める対象を絞って演習量を増やす。
- 最後に小さな個人プロジェクトを1本通しで作成し、設計・実装・修正の一連の流れを体験する。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、目標を「まず何を実現したいか」で固定し、必要最小限の範囲から入ることが現実的です。 書籍は読み物として終わらせず、各章ごとに同じ内容を再現できるまでコードを書いて回すのが定着の近道です。わからない箇所は放置しないで、前提知識として関連部分だけ短い時間で何度も戻る使い方が有効です。
独学で迷いやすい人や、期間内に着実に進めたい人には、教材構成が明確で評価課題がある体系的な学習が有効です。 自分で計画を守ることが難しい場合は、進行の節目ごとに成果を確認できる枠組みを使って、挫折リスクを下げる選択も検討するとよいでしょう。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. Pythonは難易度が高いですか。
他の言語と比べると文法は比較的直感的で始めやすい面があります。とはいえ、使う場面が増えると考えることが多くなるため、最初から全部を詰め込まず反復的に積むのが現実的です。最初は小さな実用例を確実にこなすのが安全です。
Q. 1冊で基礎から実務まで学べますか。
1冊で全領域を完璧に吸収するのは難しく、習熟の幅より順序が重要です。まず基礎を土台化し、その後に目的別の学習を足す構成が多くの学習者に合います。書籍の読み替えは「次に何を学ぶか」を意識して行うと迷いにくいです。
Q. 独学で続けるコツは何ですか。
読みやすい文章を求めるより、どこを手で動かすかを決める方が重要です。コピペだけで進めると理解のズレが気づきにくいため、同じ課題を別の書き方で再現してみると定着が早くなります。分からない章は早く先に進まず、同じポイントを分解して戻る習慣を作るのが効果的です。
次の一冊：次は、読了後に「用途別入門」へ進む流れがおすすめです。たとえば自動化、データ整理、Webの基礎など目的別のカテゴリで、実務に近い課題演習が載る本を順に選ぶと理解が連続します。
