概要

このリポジトリは「python-programs」と名付けられた学習向けコード集で、基本的なプログラミング問題、オブジェクト指向（OOP）、NumPy、Pandas、そしてデータ可視化に関する短いスクリプトが多数収められています。ファイルは番号付きで整理されており、各スクリプトが特定のテーマ（配列抽出、インデックス操作、Series と DataFrame の取り扱いなど）を扱います。初心者が手を動かして学ぶのに適した構成で、コードをコピーしてすぐ試せる実践的な例が中心です。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 22
ファイル数: 22
メインの言語: Python

主な特徴

番号付きで学習順に並んだ短いスクリプト（即実行可能な例が中心）
NumPy と Pandas の基本操作に焦点（配列抽出、インデクシング、Series/DataFrame 操作）
初学者向けの問題とその解答形式で理解しやすい
データ可視化や OOP の基礎例も含むため学習範囲が広い

技術的なポイント

リポジトリは教育用途に最適化された小さなスクリプト群で構成されており、実務向けのライブラリ設計よりも「例を通じて概念を学ぶ」ことを重視しています。ファイル名は 10_numpy_extract.py や 12_pandas_series.py のように番号付きで、トピックを順に追えるのが特徴です。NumPy 関連ファイルは配列の抽出、インデクシング、ブロードキャストやベクトル化操作を示す短い例を提供しており、Pandas 側は Series の生成や DataFrame への変換、tolist() の利用法などデータフレーム操作の基本を扱います。コードはスクリプト形式で、説明的なコメントや実行例を含むことで手を動かしながら理解を深められます。一方でユニットテストやノートブック形式は限定的なため、学習の次の段階（再現性ある実験や可視化の共有）には Jupyter ノートブック化、README の充実、依存関係（requirements.txt）追加が有益です。総じて、入門者が NumPy/Pandas の実務的な使い方に慣れるための良いハンズオン素材となります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

10_numpy_extract.py: file
11_numpy_indices.py: file
12_pandas_series.py: file
13_pandas_to_list.py: file
14_pandas_dataframe.py: file

…他 17 ファイル

まとめ

実践的な短スクリプトで学ぶには最適な入門リポジトリ。

リポジトリ情報：

名前: python-programs
説明: Python programming questions and solutions covering basic programming, OOP, NumPy, Pandas, and data visualization
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/IVB22/python-programs
オーナー: IVB22
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/187018185?v=4

READMEの抜粋：

python-programs

Python programming questions and solutions covering basic programming, OOP, NumPy, Pandas, and data visualization …

python-programs — Python 練習問題と解答集