【初心者必見】Pythonライブラリで開発効率UP！6つの必須活用法

import math

print(math.pi)
print(math.sqrt(16))
print(math.sin(math.pi / 2))
print(math.log(10))
print(math.exp(2))

from datetime import datetime, timedelta

now = datetime.now()
print(f"現在の日時: {now}")

specific_date = datetime(2023, 12, 31, 23, 59, 59)
print(f"特定の日時: {specific_date}")

time_difference = specific_date - now
print(f"現在から大晦日までの期間: {time_difference}")

future_date = now + timedelta(days=30)
print(f"30日後の日時: {future_date}")

formatted_date = now.strftime("%Y年%m月%d日 %H時%M分%S秒")
print(f"フォーマットされた日時: {formatted_date}")

import os

print(f"現在の作業ディレクトリ: {os.getcwd()}")

os.mkdir("新しいフォルダ")
print("新しいフォルダを作成しました")

print("ディレクトリ内のファイル:")
for file in os.listdir():
    print(file)

print(f"PYTHONPATHの値: {os.getenv('PYTHONPATH')}")

if os.path.exists("example.txt"):
    print("example.txtが存在します")
else:
    print("example.txtは存在しません")

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(f"1次元配列: {arr}")

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(f"2次元配列（行列）:\n{matrix}")

print(f"平均値: {np.mean(arr)}")
print(f"標準偏差: {np.std(arr)}")

print(f"行列の転置:\n{matrix.T}")

print(f"各要素を2倍: {arr * 2}")

random_array = np.random.rand(5)
print(f"乱数配列: {random_array}")

import pandas as pd

data = {
    '名前': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    '年齢': [25, 30, 35, 28],
    '都市': ['東京', '大阪', '名古屋', '福岡']
}
df = pd.DataFrame(data)
print("データフレーム:")
print(df)

print("\n基本統計量:")
print(df.describe())

print("\n年齢が30以上の行:")
print(df[df['年齢'] >= 30])

df['成人'] = df['年齢'] >= 20
print("\n新しい列を追加したデータフレーム:")
print(df)

print("\n都市ごとの平均年齢:")
print(df.groupby('都市')['年齢'].mean())

df.to_csv('output.csv', index=False)
print("\nデータをCSVファイルに保存しました")

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.title('正弦波')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

data1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(data1, data2, alpha=0.5)
plt.title('散布図')
plt.xlabel('データ1')
plt.ylabel('データ2')
plt.show()

categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [23, 45, 56, 78, 32]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(categories, values)
plt.title('カテゴリ別の値')
plt.xlabel('カテゴリ')
plt.ylabel('値')
plt.show()

sizes = [30, 25, 20, 15, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.title('円グラフ')
plt.show()