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1. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 ～環境構築 & コード作成～ @namao
2. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 自己紹介  @namao  Python歴：２年弱 業務利用（データ分析）  興味のあるIT技術 (Python以外) Go, Linux(Debian),セキュリティなど  後輩などにPython指導する機会↗ connpass
3. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 概要 私の指導経験  業務中での後輩指導  業務外での親友への指導（タダ！）
4. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 概要 学習（つまずき）ポイント  環境構築 →AnacondaによるPython3.8環境構築  コードの書き方 →速いコード(pandas)作成 私の指導経験  業務中での後輩指導  業務外での親友への指導（タダ！）
5. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
6. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コン パイ ル 不要 必要 イン ス トー ル元 Anaconda独自 Python公式 Anaconda vs pip https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/ コンパイル: テキストからバイナリに変換 (初心者には難) 青字：メリット
7. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コン パイ ル 不要 必要 イン ス トー ル元 Anaconda独自 Python公式 Anaconda vs pip https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/ 青字：メリット Windowsユーザーには、Anacondaがおすすめ！
8. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 パッケージ情報を知る  コマンド: conda search (パッケージ名) –c (チャンネル名) *動作環境: cmd (windows) コンパイル情報 ・ ・ ・ Pythonのversion AnacondaのPython version対応状況を把握可
9. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 仮想環境作成 仮想環境イメージ  コマンド: conda create -n (仮想環境名) python=(version番号) (パッケージ名) –c (チャンネル名) 実行例 *動作環境: cmd (windows)
10. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 仮想環境作成 仮想環境イメージ  コマンド: conda create -n (仮想環境名) python=(version番号) (パッケージ名) –c (チャンネル名) 実行例 *動作環境: cmd (windows) 2コマンドで 環境構築可能
11. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 Jupyter notebook エラー解消 (windows) asyncio.pyに上記コードを追加
12. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 Python以外のパッケージ1 (R) https://anaconda.org/conda-forge/r-essentials Jupyter上でのR
13. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 Python以外のパッケージ2 (git, git-bash) https://anaconda.org/anaconda/git Windowsでの bash(Linux)環境候補として Git-bashもおすすめ https://anaconda.org/conda-forge/git-bash git git-bash
14. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
15. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 少休止（人もコードも？） 世間では・・・ 生産性向上 （スピード）
16. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 少休止（人もコードも？） 世間では・・・ 生産性向上 （スピード） コードも同じ！
17. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 速いコードの書き方（一般論）  Python(スクリプト言語)の速さはコード行数に比例  forループを減らすことが基本 N=10**4 a=[] for i in range(N): if i%3==0: a.append(i) N=10**4 a=[i for i in range(N) if i%3==0] ☓ ◯
18. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コードのスピード測定 (jupyter noebook) Jupyterでは%%timeitというマジックコマンドを使うのが簡単！ https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#cell-magics ☓ ◯
19. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 処理のイメージ図 コードの速度比較（例1:ファイル結合） ☓ 10000 生徒一人の３教科の点数
20. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 処理のイメージ図 コードの速度比較（例1:ファイル結合） ① ②
21. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 処理のイメージ図 コードの速度比較（例1:ファイル結合） ① ②
22. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コードの速度比較（例2:行毎の合計） 10000人の学生それぞれの ３教科の合計点を算出 10000 Eng, Math, Japan sum 処理のイメージ図
23. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コード例 (10000人の３教科の合計) ① data.apply(sum,axis=1) ② data['Eng']+data['Math']+data['Japan’] ③ data.eval('Eng+Math+Japan’) ④ data.sum(axis=1) ⑤ pd.Series(data.values.sum(axis=1)) 10000 Eng, Math, Japan sum 処理のイメージ図 コードの速度比較（例2:行毎の合計）
24. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 コード例 (10000人の３教科の合計) ① data.apply(sum,axis=1) ② data['Eng']+data['Math']+data['Japan’] ③ data.eval('Eng+Math+Japan’) ④ data.sum(axis=1) ⑤ pd.Series(data.values.sum(axis=1)) 速度結果 ①1160 ms,②2.58 ms,③9.96 ms,④2.05 ms,⑤1.14 ms 10000 Eng, Math, Japan sum 処理のイメージ図 コードの速度比較（例2:行毎の合計）
25. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 本日のまとめ 環境構築  Anaconda活用方法(python3.8環境をコマンドで作成)  Python以外のパッケージ(例: R, git)もインストール可 コードの書き方  速さを意識したコードを書くことは重要  スピード測定には、%%timeitが便利 (jupyter notebook)
26. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
27. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06 まとめ  アイデアを確認します。  上位の候補に投票して集約します。  要件と制限を確認します。  上位 5 から 10 のアイデアにリストの内容を調整します。