1989年にGuido van Rossumが提唱したweekend hobby projectにおいて、Pythonは最も使用されているレベルの高いプログラミング言語として周知されています。Githubで2番目に人気の高いJavaですが、YouTubeやGoogle、Dropbox、Quora、Instagramなど定番のウェブサイトはPythonを使用しています。人工知能や機械学習アプリケーション開発でもPythonはコーダーから評価を得ています。
ここではチートシートの重要性はさておき、チートシートの形で有効活用できるPythonのフリーリソースを紹介していきます。
21. Plain Cheat Sheet
こちらはシンプルかつ分かりやすく、Pythonの理論や文字列、タプル、ディレクトリ、クラスや関数定義を含むチートシートです。
20. Python Bokeh Cheat Sheet
Bokehは、相互作用のあるビジュアライゼーション・ライブラリで、大きなデータセットにはとても有効的です。DataCamp作のこのチートシートは、プロットの基本ステップやレンダラー、ビジュアルカスタマイズと統計チャートを提供しています。
19. Python Cheat Sheet by DaveChild
シンプルでコンパクトなチートシートで、Pythonのsys変数、リストとデートタイムメゾット、sys.argv、インデックスとsliceが使用可能です。
18. Just the Basics
この名の通り、Pythonプログラマーにとって必須の基本要素が全てセットされています。データ構造、ファンクション、例外処理、制御、フロー、一般的な文字列操作、リスト、セットとディクショナリが含まれています。
17. Cheat Sheet by CodeConquest
共通シンタックスとデータプロパティで、共通エラーが出たときにはいつでも対処が出来ます。
16. Python for Dummies
Python for Dummiesは2つに分かれたチートシートで、一般的文字列のメゾットやアクション可能なメゾット、2つ目はそれらのパターンと対応するアクションをするBuiltin Functionです。
15. Python 3 Cheat Sheet
こちらはアルゴリズム・プログラミングの実行が可能な要素に焦点を当てたものです。カンバセーション、変数割り当て、ステートメントブロック、ブール理論、ループ制御、例外、エラー整数シーケンス、フォーマット等に対応します。
14. Python Seaborn Cheat Sheet
このチートシートはコードサンプルが付属しており、Matplotlibを基本にした可視化データライブラリが魅力です。Seabornを使用したデータの読み込み方法、図形の適格な設定方法、プロットのカスタマイズと表示方法について詳しく知ることが出来ます。
13. Language and Syntax Cheat Sheet
変数代入や使用頻度の高いビルドインタイプ、比較、基本算数、制御フロー、制御、例外、ファイルとパスの操作がセットされています。
12. Python-LiveCode Cheat Sheet
シンプル且つ整頓されたこのチートシートは、Pythonコメントの書き方や変数、文字列処理、構造の例外、データの並び替え、演算子の使い方を分かりやすく表示します。
11. Exploratory Data Analysis in Python
完成度の高い構築のためにはデータ検索のステップを大切にしなくてはいけません。このチートシートは、Pythonでデータ分析をしながら様々なタイプのコードとステップで作業を円滑に進めていきます。
10. Data Visualization in Python
専門的な知識は関係なく、可視化は理解が簡単です。視覚的データが確実に実行され、このチートシートはPython上でデータを可視化する方法やヒストグラムや折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒートマップなどデータの様々なプロット方法を分析します。
9. Scikit-Learn Cheat Sheet
データサイエンスを中心に行ないたい場合は、この scikit-learn がお勧めです。コード例やデータの前処理、モデルパフォーマンスの評価やモデル調整に役立ちます。
8. Learn Python for Data Science: Infographics
初心者にとって難関の一つが、どこから始めたら良いか？という悩みでしょう。このチートシートはデータサイエンスのためのPythonをどのように扱うかといった問題を解決できます。
7. Learn X in Y minutes
このXはPythonの略で、Python構文の書き方を説明しています。この場合はPython2.7に対応していますが、_future_ importsを使用のもと2.7バージョンとXを互換性のあるPythonコードを同時に書くことが出来ます。
6. Text Data Cleaning in Python
テキストを整頓するのは大きな労力がかかり、その正しい方法を知ることによってデザイン設計の結果を左右します。このチートシートによってマイニングする前のツイートに関連したデータクリーニングの方法を得ることが出来ます。ここで見られる例はツイッターに関連するものですが、このテクニックは他のテキストマイニングにも対応しています。
5. OverAPI Python
このウェブページはPython関連の文字列、ファイル、配列、システム変数、時間、クラスやランダム関数など沢山の要素があります。それぞれの要素をクリックすると、例とともに要素が説明された新しいページに移動します。
4. Python for Data Science
このたった一枚のチートシートの中には、データサイエンスのための基本要素が含まれています。変数やデータタイプ、文字列、リスト、ライブラリ、numpy配列などが豊富です。
3. Basic and Intermediate Cheat Sheet for Data Science
DataQuestはデータサイエンスのための基本且つ中級向けチートシートです。それぞれの要素を簡単に理解し、学ぶことが出来る方法を提供します。さらに終わりには対話形式でPythonエディタでスクリプトのテストと実行が出来ます。
参考： 16 Useful Machine Learning Cheat Sheets
2. Common Machine Learning Algorithms in Python and R
モデル構築において機械学習テクニック使用増加を考慮すると、機械学習アルゴリズムを実行するために役立つガイドがこのチートシートによって可能です。線形回帰やロジスティック回帰、SVM、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、k-means、勾配ブースト、AdaBoost、Naive Bayesなどのコードが利用可能です。
1. Python Crash Course
参考：25 Useful Python Frameworks for Developers
このチートシートはsyntaxルールや他の必要な概念を念頭に置くことが出来ます。基本的なPython機能としてクラス、変数、ディクショナリ、ファイルや例外を含んでいます。さらにユニットテストやテストケース、 Pygameを用いたゲーム開発やmatplotlibとPygalを使ったビジュアライゼーションの制作、Djangoを使ったウェブアプリの構築に重点を置いたチートシートも魅力的です。
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