Googleスプレッドシートで見栄えのよい人口ピラミッドを作成する

Googleスプレッドシートで人口ピラミッドグラフを作成するには、「年齢・男・女」の3列データを用意し、男性人口をマイナス値にして横棒グラフにする方法が簡単です。

今回は、男性人口をマイナス値にする方法ではなく、メインビジュアルのように中央へ年齢ラベルを配置した、少し見栄えのよい人口ピラミッドグラフを作成してみました。

備忘録として、作成手順を残しておきます。

人口データを取得する

人口データは、e-Stat（政府統計ポータルサイト）から取得しました。今回は、2024年10月1日現在の日本人人口を使います。取得したデータから、グラフ作成に必要な「年齢」「男性人口（千人）」「女性人口（千人）」を抜き出したものが下表です。

− 日本人人口(2024年10月1日現在) | e-Stat −

	A	B	C
1	年齢	男(千人)	女(千人)
2	0歳	356	339
3	1歳	378	360
4	2歳	400	380
5	3歳	414	396
6	4歳	418	400
7	5歳	436	417
8	6歳	459	438
9	7歳	471	450
10	8歳	493	468
11	9歳	505	481
12	10歳	505	480
13	11歳	517	494
14	12歳	519	496
15	13歳	534	507
:	:	:	:
99	97歳	22	90
100	98歳	14	66
101	99歳	8	44
102	100歳以上	11	77

1歳区切りのデータをそのまま使うと、表もグラフもかなり縦長になります。そのため、ここからは下表の10歳区切りにしたデータでグラフを作成していきます。

− 日本人人口(2024年10月1日現在) | 年代別 −

	A	B	C
1	年齢	男(千人)	女(千人)
2	0-9歳	4330	4129
3	10-19歳	5345	5085
4	20-29歳	5933	5664
5	30-39歳	6358	6107
6	40-49歳	8090	7823
7	50-59歳	9062	8886
8	60-69歳	7215	7435
9	70-79歳	7396	8593
10	80-89歳	3980	6061
11	90-99歳	729	1985
12	100歳以上	11	77

完成イメージのグラフに合わせて表を作成する

今回作成する人口ピラミッドは、「左余白・男性人口・ラベル・女性人口・右余白」の5つのパートに分けた、積み上げ横棒グラフとして作成します。

左右の余白と中央のラベル部分を加えることで、男女の人口を左右に分けて表示します。

「左余白」は上図の男性グラフの左側の空白部分になります。同様に「右余白」は、女性グラフの右側空白部分です。「ラベル」は中央の年齢が記されている部分です。

グラフがバランスよく表示されるように、「男性人口」+「左余白」=「女性人口」+「右余白」になるようにします。下表では、男女ともに合算値が何れも9,100になるようにしています。

なぜ、9,100としたのでしょうか？

今回のデータでは、男性人口と女性人口の最大値は 9,062 です。最大値は、次の数式で求められます。

=max(B2:C12)

左余白と右余白は、この最大値以上の基準値から、男性人口または女性人口を差し引いて作ります。今回は、9,062 より少し大きい 9,100 を基準値にしました。この値はグラフの見た目を確認しながら調整していきます。

「左余白」の B2 には次の数式を入れます。

=9100-C2

また、「右余白」の F2 には次の数式を入れます。

=9100-E2

最後に「ラベル」列の説明です。ここには、「0-9歳」から「100歳以上」までの年齢区分を表示するための幅を設定します。今回は仮に 1000 としていますが、この値はグラフを見ながら調整します。

元データに「左余白」「ラベル」「右余白」を追加したものが、グラフ作成用の表になります。

− 日本人人口(2024年10月1日現在) | 年代別 −

	A	B	C	D	E	F
1	年齢	左余白	男(千人)	ラベル	女(千人)	右余白
2	0-9歳	4770	4330	1000	4129	4971
3	10-19歳	3755	5345	1000	5085	4015
4	20-29歳	3167	5933	1000	5664	3436
5	30-39歳	2742	6358	1000	6107	2993
6	40-49歳	1010	8090	1000	7823	1277
7	50-59歳	38	9062	1000	8886	214
8	60-69歳	1885	7215	1000	7435	1665
9	70-79歳	1704	7396	1000	8593	507
10	80-89歳	5120	3980	1000	6061	3039
11	90-99歳	8371	729	1000	1985	7115
12	100歳以上	9089	11	1000	77	9023

積み上げ横棒グラフで完成イメージを確認する

表ができたら、まずは積み上げ横棒グラフを作成して、完成イメージを確認します。

Googleスプレッドシートのメニューから「挿入」>「グラフ」を選択します。グラフエディタが表示されたら、グラフの種類で「積み上げ横棒グラフ」を選びます。

この時点では色合いなどはまだ整っていませんが、人口ピラミッドの大まかな形を確認できます。

次に、中央に表示する年齢ラベルの幅を確認します。

グラフエディタを開き、「設定」タブの「ラベル」から「ラベルを追加」を選択し、「年齢」をラベルとして追加します。

ラベルの位置は、「カスタマイズ」タブの「系列」で「ラベル」を選択し、「データラベル」の「位置」を「中央」にします。

最初はラベル列の値を 1000 にしていましたが、実際にグラフにすると中央のラベル部分が狭すぎました。そこで、ラベル列の値を 4000 に変更しました。

また、「左余白 + 男性人口」と「女性人口 + 右余白」の合計値も、9100 から 9200 に変更しています。

ここまでで、人口ピラミッドの基本形ができました。次は、このグラフをベースに、色や余白、軸の表示などを整えていきます。

色を変える

次にグラフの色を変えていきます。

「カスタマイズ」タブの「系列」で「左余白」を選び、「塗りつぶしの不透明度」を「0%」にすると、「左余白」がグラフ上で見えなくなります。

同じように、「ラベル」と「右余白」も「塗りつぶしの不透明度」を「0%」にします。

続いて、「系列」で「男(千人)」を選択し、「塗りつぶしの色」を青系に変更します。さらに「データラベル」にチェックを入れ、ラベルの位置を「内側軸寄り」にします。これで、男性人口の人数が棒グラフ内に表示されます。

同じように、「女(千人)」を選択して「塗りつぶしの色」を赤系にし、データラベルにチェックを入れます。

これで、だいぶ人口ピラミッドらしい見た目になってきました。

軸ラベルとグリッド線を消す

次に、軸ラベルとグリッド線を非表示にして、グラフをすっきりさせます。

Googleスプレッドシートでは、軸ラベルを完全に非表示にできないため、背景と同じ白に変更して、見えないようにします。

まず、「カスタマイズ」タブの「縦軸」を開き、「テキストの色」を白に変更します。

同じように、「横軸」でも「テキストの色」を白に変更します。

続いて、グリッド線を消します。

「カスタマイズ」タブの「グリッドラインと目盛」を開き、「主要グリッド線」のチェックを外します。

これで、軸ラベルとグリッド線が目立たなくなり、すっきりとした人口ピラミッドグラフになります。

縦軸のタイトルと凡例を削除する

仕上げに、縦軸のタイトルと凡例を削除します。

まず、グラフ内に表示されている縦軸のタイトル「年齢」をクリックして選択します。選択できたら、「Delete」キーまたは「Backspace」キーで削除します。

同じように、凡例もクリックして選択し、「Delete」キーまたは「Backspace」キーで削除します。

これで、グラフ内に不要な文字要素がなくなり、人口ピラミッドの形がより見やすくなります。

タイトルを変更して微調整

最後に、グラフのタイトルを変更します。

「カスタマイズ」タブの「グラフと軸のタイトル」を開き、「タイトルテキスト」にグラフのタイトルを入力します。必要に応じて、フォントサイズや文字色などのフォーマットも調整します。

あとは、グラフの位置やサイズを調整し、全体の見栄えを整えれば完成です。

Googleスプレッドシートでも、余白とラベルをうまく使うことで、見栄えを整えた人口ピラミッドグラフを作成できます。

こちらは、1歳区切りで作成した人口ピラミッドです。余白とラベルを加えた積み上げ横棒グラフとして作成しているため、横軸の目盛りをそのまま人数として読むことはできませんが、全体として棺桶型の人口ピラミッドになっていることがわかります。また、58歳付近には丙午による凹み、78〜79歳付近には終戦直後生まれの凹みも見られます。

LaTex で数式を書く最も簡単な方法

Markdown（マークダウン）で Latex を使って数式を書く方法について「象と散歩: TyporaでMarkdownを始めよう！」で紹介しましたが、利用頻度の低い LaTex の書式なんて、直ぐに記憶の彼方に、、、。

しかし、今は便利な世の中。オンラインで、ポチポチと式を選んでいくと簡単に LaTex を作成することができます。

アカウントを登録しなくて利用できるサービスには下記の2つがあります。

• HostMath
• Online LaTeX Equation Editor

一長一短ありますが、操作性の観点では HostMath の方が使いやすいです。

LaTexの基本は押さえておく

オンラインサービスを使う前に、LaTexの基本は理解しておきましょう。

基本形は、

\（コマンド）{値}

とシンプルです。これだけ理解していれば大丈夫です。

例えば、ルートを使う場合には、

\sqrt{数値 or 式}

と、記載すれば、下記のように表示されます。

\[ \sqrt{数値 \, or \, 式} \]

HostMathでLaTexを作成

では、さっそくHostMath を使って数式を作っていきます。例題は分散です。

\[ \sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(x_{i} - \bar{x})^2 \]

σの二乗

"GK&Fun (Greek And Function)” からσを選択します。エディター画面に \sigma と表示されて、下のビューアー画面には、σ が表示されます。

べき乗は、”^” を使います。エディター画面で \sigma の後に ^2= まで入力します。

式の左側が完成です。

分数の入力

続いて1/nを入力するために、”Math” から ”ab/cd” を選択します。

エディター画面には \frac{ab}{cd} が追加され、プレビュー画面には、ab/cd が追加されています。

ab が分子、cd が分母なので、ab を 1 に cd を n に書き換えます。

Σの入力

続いては、Σの部分になります。”Math” から ”Σ” を選択すると、\sum_a^b が追加されました。

しかし、この形式は、これだけ理解すれば大丈夫といった基本形と異なります。値がひとつなので{}が省略されていますが、正しくは下記となります。

\sum_{下限}^{上限}

エディター画面で、下限を {i=1}、上限を {n} に書き換えます。

※{}で括らないで、a の部分を i=1 にしてしまうと違う解釈となってしまいます。

（x-x̄）^2

エディター画面で (x-x)^2 を追加します。

エディター画面で、2二つ目の x を選択して、”Logic” から ā を選択すると \bar{a} となります。

\bar{a} を \bar{x} とすれば、完成です。

完成した式（LaTex）をMarkdownで利用する

今回はTyporaではなく、Google Colaboratory で利用します。

Google Colaboratory については、「象と散歩: 1分でPythonの学習を始める！」で紹介していますが、Googleが提供する Python 実行環境です。テキストを Markdown で記載できます。

Google Colaboratory で LaTex を使う場合には、数式を $$ で囲みます。

$$ \sigma^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(x_{i}-\bar{x})^2 $$

ブログで LaTex を使って式を書く

ブログでLaTexで記載した数式を表示するためには 「MathJax」 を利用します。

CDNサービスが提供されているので下記のコードを </head> の前に追加します。

<script async='async' src='https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.2/MathJax.js?config=TeX-MML-AM_CHTML'/

LaTex で記載した数式を使う場合には、下記のように “\[“ で囲みます。

\[
\sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(x_{i} - \bar{x})^2
\]

下記のように表示されます。

\[ \sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n(x_{i} - \bar{x})^2 \]

超初心者のPythonプログラミング（その1）

1分でPythonの学習を始める！ | 象と散歩 で Googleが提供するクラウドでのPython実行環境、Google Colaboratory を紹介しました。PCでもモバイル端末でもブラウザ（Chromeを推奨）が使える環境とGoogleアカウントさえあれば簡単にPythonの勉強が始められます。

データサイエンティストとして活躍するためには、データクレンジングやデータ加工をするためにPythonでプログラムが書けると便利ですし、そのままPythonでデータ分析もできます。

また、論理的思考を鍛えるためにプログラミングを勉強しようという方にも、Python は文法が簡単なので最適なプログラム言語だと思います。。そして、前述したように Google Colaboratory を使えば、ソフトウェアのインストールなども必要ないので気軽に始められます。

何れにしても、バリバリのプログラマーを目指すわけではないので、エキスパートになる必要はまったくなく、最低必要減の知識を身に付ければ十分です。先ずは、Pythonってどんなプログラム言語なのかを学んでいきましょう。

このブログの中では、 プログラミングの基礎として、下記について何回かに分けて説明をしていこうと思います。あとは実践の中で知識を深めていってください。今回は、1～2の変数と四則演算までの説明となります。

1. 変数とは？
2. 演算子（四則演算）
3. データを格納する
1. 配列
2. 二次元配列
3. 集合型
4. 辞書型
4. 条件分岐（IF分と比較演算子,論理演算子）
5. 繰り返し文（forループ, whileループ）
6. 関数

Goolge Cloabで新規ノートを作成する

メニューから “ファイル” → “Python 3の新しいノートブック” を選択します。

これで、新しいノートブックが開いてPythonのプラグラムを書く準備ができました。

ひとつのコードセルに書いたプログラムは同時に実行されます。左上にある『+コード』をクリックすると、現在のセルの下にコードが追加されます。またセル中央の上部でマウスオーバーすると同じようにコードを追加のアイコンが現れます（下図参照）。こちらは、現在のセルの上にコードセルが追加されます。

またセル中央の下部でマウスオーバーすると、現在のセルの下にコードを追加するアイコンが出現します。

これで、Pythonプログラミングの勉強の準備は完了です。

0. Pythonの文法

Pyhonはとてもシンプルなプログラミング言語です。

• Pythonのプログラムは、原則1行に1命令
  1行に複数の命令を記載する場合は、;（セミコロン）で繋げる
• # で始まる行はコメント
  プログラムと同一行の後ろに # でコメントを記載することも可能
• if, for, while で実行するプログラムはインデント（字下げ）する

と、いうのがプログラムを実行する上での最低限のルールですが、PEP (Python Enhancement Proposal：Python拡張提案)にて美しい（わかりやすい）プログラムの書き方が提案されているので、少しPythonのプログラムに慣れたら pep8-ja 1.0 ドキュメント を参照してみましょう。

1. 変数とは

変数はプログラミングをする上では必ず使うものなのでしっかり覚えましょう。

なぜプログラムで変数を使うかといえば、例えば、1+1 の答えは、2でしかありませんが、a+b とすると、a と b に様々な数値を代入することで、式を変えずに答えを変えることができます。この a, b が変数です。変数には、数値以外にも文字も代入することができます。

変数名

aとかbといった小文字ひと文字でなくても、Result, Result_1, Result_2 など英大文字、アンダースコア、数字が使えますが、数字は先頭には利用できません。

しかし、Pythonが使っているキーワード（予約語）は、変数としては使えません。例えばNoneに1を代入しようとすると、"SyntaxError: can't assign to keyword" とエラーとなります。

また print などを変数として割り当ててしまうと、命令としてのprintが使えなくなり面倒なことになります。

Google Colaboratory のノートブックでプログラムを書くと、「あなたが書きたいプログラムはこう？」と推奨してくれる機能があります。例えば先頭一文字pを入力すると、pass, pow, pprint, print, property が候補としてあがるので、これらの文字列を変数として使うのはやめましょう。

もし間違って割り当ててしまったときには、

del 変数名

として、変数の定義を削除します。

変数に数値や文字列を代入する

変数に数値や文字を代入するには"="を使います。プログラムでは=記号は、計算結果を表す記号ではなく代入のための記号です。

• =（イコール）は代入を表す
• 文字列は、'（シングルクォーテーション）若しくは、"（ダブルクォーテーション）で囲む

また、文字列+文字列は、文字列の結合を意味します。

下記のプログラムを実行してみましょう。a + b の結果を c に代入して、結果を表示するプログラムです。a と b に代入している数値を変更して色々と試してみましょう。

print() は、()の中を表示する命令です。

a = 1        # 変数 a に 1 を代入
b = 2.5      # 変数 b に 2.5 を代入
c = a + b    # 変数 c に a+b の計算結果を代入
print(c)     # 変数 C の中身を表示

文字列を変数に代入する

続いて変数に文字列を入れてみます。

a に Hello, b には World! を代入して、a と b の文字列を結合した結果を c に代入します。文字列の足し算は、結合を意味します。前述したように文字列は ‘（シングルクォーテーション）か “（ダブルクォーテーション）で囲みます。

下記のプログラムを実行してみましょう。

a = 'Hello,'    # a に Hello,を代入（シングルクォーテーションで囲む）
b = 'World!'    # b に World!を代入（シングルクォーテーションで囲む）

# 文字列 + 文字列は、文字列を結合するという意味になります。
c = a + b       # c に a の文字列と b の文字列を結合した結果を代入
print(c)        # c を表示

因みに文字列の中で ‘（シングルクォーテーション）を使いたい場合は、 ”（ダブルクォーテーション）で全体を囲み、逆に”（ダブルクォーテーション）を使いたい場合は、‘（シングルクォーテーション）で全体を囲みます。

下記のプログラムで確認できます。

# ' を文字列に含みたい場合は " で全体を囲む
# " を文字列に含みたい場合は ' で全体を囲む

print('Hello, "Python" World!')
print("Hello, 'Python' World!")

変数の有効範囲

変数に代入した値は、Google Colabotaryでは、

• ノートブックを閉じる
• 別なノートブックでプログラムを書く
• 暫く放置してセッションが切れる

まで、ずっと有効です。

厳密には、グローバル変数とローカル変数というのがありますが、いまの時点では、前に代入した値が残っていると思ってください。

２．演算子（四則演算子）

次は、四則演算子についてです。加算（足し算）については、変数の例で示しましたが、減算（引き算）、乗算（掛け算）、除算（割り算）、べき乗については下記の記号を使います。

四則演算	記号
加算	+
減算	-
乗算	*
除算	/
商を求める	//
余を求める	%
べき乗	**

割り算では、商と余を求めることができます。べき乗では、二乗であれば**2、10乗であれば**10のように書きます。

では実際にプログラムで確認してみましょう。下記のプログラムでは、print文の中で計算を実行しています。

a = 5
b = 3

# aとbを足す（加算）
print(a + b)

# aからbを引く（減算）
print(a - b)

# aとbをかける（乗算）
print(a * b)

# aをbで割る（除算）
print(a / b)

# aをbで割った商を求める
print(a // b)

# aをbで割った余りを求める
print(a % b)

# aのb乗
print(a ** b)

最後に

これで、変数を説明して変数を使った計算までができるようになったと思います。

最後に読みやすいプログラムについて追記しておきます。今回のサンプルプログラムは、下記のように読みやすくするためにところどころ半角スペースを入れています。

a = 1      # 変数 a に 1 を代入
b = 2.5    # 変数 b に 2.5 を代入
c = a + b  # 変数 c に a+b の計算結果を代入
print(c)   # 変数 c の中身を表示

しかし、下記のようにすべての半角スペースを削除したとしても実行結果は同じです。

a=1#変数aに1を代入
b=2.5#変数bに2.5を代入
c=a+b#変数cにa+bの計算結果を代入
print(c)#変数cの中身を表示

どちらも3.5という答えを求められますが、どちらのプログラムが見やすいですか？

img alt="可読性に優れたプログラム" height="378" src="https://lh4.googleusercontent.com/QW6mUmW1HSuCcYU9d_yc50NiL9CHNwKzfvewjWU1QlPSyhBiYQefLC2OJ1KafSNeH35Z72uIDRslVOZfTTb9JYH-dIcUcx_bTF1-zbDqVRweKprA-I9q9ryEgPesaq17wNnnamiLkI6l_mgWz0VNMw=w640-h378" title="可読性に優れたプログラム" width="640" />

これが見やすいプログラムを考えるということです。

入門 Python3

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1分でPythonの学習を始める！

世の中、データサイエンティストブームです⁉ 少し前ならR（アール）でデータ分析を学習された方も多かったと思いますが、AIというキーワードが浸透すると共に、Python（パイソン）で機械学習、ディープラーニング(深層学習)というのが主流になってきています。

そんなPythonが、どんなものなのかを試してみようと思ったときに、障壁となるのが環境構築です。またPCにインストールするので、スマホやタブレットで隙間時間にも勉強しようということもできません。もちろん iOS用の Pythonista 3 - omz:software などもありますが、PCとモバイルでのデータやプログラムの共有などに難があります。

と、いうことで、今回は、Googleアカウントとブラウザさえあれば、場所も環境も問わずに Python の学習を始められる Colaboratory – Google Cloab（コラボラトリー - グーグル・コラボ）の紹介です。

Pythonとは

Pythonは、簡単にプログロムが実行できるインタプリタ形式のオブジェクト指向プログラミング言語です。シンプルな文法なのでプログラミング初心者にもわかりやすい言語です。オープンソース(BSDライセンス)として提供されているので、誰でも無料で利用することができます。

そして、データ加工、グラフ作成、データ分析、機械学習といったライブラリ（パッケージ）が提供されているので、簡単なプログラムで最新のデータ分析を行うことができます。

Python の勉強を始めるときの最大の難関

Python でデータ分析や機械学習を行うためのライブラリのインストールや管理を容易にしてくれる Anaconda | World's Most Popular Data Science Platform （アナコンダ）を使うの一般的です。

しかし、何やら黒い画面（コマンドプロント）は出てくるし、取りあえず、プログラムをノートブック形式で書いて実行してくれる Jupyter Notebook も起動したら英語、、、。

Python を勉強しようと思っても、この最初の環境構築で挫けてしまう人も多いのではないかと思います。

インストール不要、モバイルでも実行可能な Python環境

Colaboratory – Google Cloab は、Googleが機械学習の教育・研究の促進として提供しているクラウドで実行される Jupyter ノートブック環境です。複雑な設定は不要で、Googleアカウントさえあれば無料でブラウザから利用することができます。

また作成したプログラムやデータもGoogleドライブに保存できるのでブラウザさえあれば作業を継続できるし、他の人との共有も容易です。そして深層学習（ディープラーニング）でGPU環境を使用することもできます。

下記は、モバイルでの画面となります。

Google Colaboratoryの起動方法

Google Colaboratory の起動は、「Clolaborataly」 でググるか、https://colab.research.google.com/ になります。Googleにログインしていなければ、右上のログインからGoogleアカウントでログインしてください。最初の利用時には認証を求められます。

Pythonを実行してみよう

「ファイル>python3の新しいノートブック」を選択します。（モバイルでの実行なら左上のメニューバーから選択します）

新しいノートブックが開きます。ノートブックには、”コード”（Pythonプログラ）か ”テキスト”（ノートブック）が記載でき、これらひとつづつの枡をセルとよびます。

それでは、さっそくプログラムを書いてみましょう。コードセルに下記のコード書きます。

print('Hello, World!')

上記のコードを実行するには、Windows PCなら 「Ctrl+Enter」、Macなら 「command+return」 です。モバイルで実行する場合はセル左側の「再生ボタン」をクリックして実行しましょう。下図はiPhoneで実行した結果となります。

作成したプログラムを保存する

作成したプログラムはGoogleドライブに保存されますので、名前を付けて保存します。PCならメニューバーの「ファイル>名前を変更」で左上の「Untitled1.ipynb」にフォーカスされます。モバイルからならメニューバーから「ファイル>名前の変更…」です。直接ファイル名の部分をクリックしても名前を変更できます。

「.ipynb」 は、Jupyter Notebookの拡張子になりますので、.（ドット）の前の「Untitled1」を変更します。下記の例では、「Hello World.ipynb」としました。

保存するには、「ファイル>保存」かPCなら「Ctrl+S」です。最初にClolaboratalyの認証リクエストを受託すると、Googleドライブのマイドライブに「Colab Notebooks」というフォルダが作成され、Jupyterノートブックのファイルは、こちらのフォルダ配下に保存されます。

Google Colab でライブラリを使う

Colaboratory – Google Cloab は、簡単に Python の学習を始められます。またデータ分析や機械学習で必要な作業を容易にしてくれるライブラリも簡単に使えます。

利用できるライブラリとバージョンは、下記のコマンドで確認できます。

!pip freeze

また必要があれば簡単に追加でインストールすることもできます。

!pip install pandas_profiling

pandas_prifiling は、pandasをもっと便利にしてくれる追加パッケージですが、ライブラリの使い方などはまた別途説明したいと思います。

まとめ

Pythonは、簡単な構文で覚えやすいプログラミング言語です。また豊富なライブラリがありますので、機械学習を勉強したい、データサイエンティストを目指したい、プログラミングを始めたいという方は、先ずは、Colaboratory - Google Colab で Pythonでのデータ分析、機械学習の勉強を始めてみてくさい。

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