数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊！ プログラミングに数学の知識は役に立つと聞くけれど…。高校時代に数学に挫折した経験を持つ人も多いのでは？ データサイエンスや機械学習、ブロックチェーンなど、数学理論に裏打ちされたシステムが今は花盛り。これまでは数学が苦手なままでやって来られたけれども、これからのプログラミングにはますます数学が必要に。ところが、プログラマー向けの数学書はどれも高校レベルは飛び越えた、難易度の高いものばかり。 そこで数学に自信がないのなら、高校レベルの数学からもう一度しっかり学び直すのはいかがでしょう。残念ながら数学は積み重ねが大事。自分のレベルに合わない参考書では結局何も身に付きません。急がば回れ。高校数学からしっかり足元を固めていきませんか？ 本書は単に数学理論を説明するだけでなく、計算や証明、理論の検証をPythonを使ったプログラムで解説しています。理論を学んで、Pythonで試す。読むだけでなく手を動かすことで、数理計算のコーディングの勘所を養うこともできます。 数学とPythonの基礎固めがしっかりできる一石二鳥の1冊。数学が苦手な文系プログラマーはもちろん、数学を忘れてしまった理系出身のプログラマーも、自信を取り戻すのにピッタリです。Pythonについてはひと通り理解している人が対象ですが、未経験でも大丈夫。巻末にPythonの導入ガイドも用意しました。 本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください！ ■主な内容 第1章　コンピュータと「数」 　　　 位取り記数法、基数変換、負の数、2の補数、実数と浮動小数点数、実数誤差など 第2章　コンピュータの「演算」 　　　 算術演算、複合演算子、シフト演算、ビット演算、マスクとフラグ、論理演算、真理値表、論理積、論理和など 第3章　方程式で図形を描く 　　　 matplotlibでグラフ、方程式、関数、直線の方程式、比例式と三角比、三平方の定理、円の方程式など 第4章　ベクトル 　　　 ベクトルの演算、ベクトル方程式、内積、コサイン類似度、外積、ベクトルで面積を計算など 第5章　行列 　　　 行列の演算、逆行列と連立方程式、図形の一次変換（移動、回転、拡大縮小）、一次変換の組み合わせ、同次座標など 第6章　集合と確率 　　　 集合とデータベース、試行と事象、順列と組み合わせ、重複順列、数学的確率と統計的確率、モンテカルト法と円周率など 第7章　統計と乱数 　　　 母集団と標本、代表値、分散と標準偏差、共分散と相関係数、移動平均、回帰直線、乱数の注意点など 第8章　微分・積分 　　　 差分と微分、変化率、導関数、極値、定積分と不定積分、原始関数、積分定数、曲線の接線、輪郭の抽出、円周と円の面積、球の体積と表面積など Appendix　ソフトウェア導入ガイド