この資料中に説明なくページ番号が出てくる場合，教科書のページ番号を表しています．
pp.48,49を読んで理解したら，以下のセルを実行しなさい．このセルを選択した状態（左側に縦棒がついた状態）で，次のいずれか
5-5+1+9
以下のセルに，教科書で↑に続いて載っている式を一つずつ書いて実行しなさい．
↑にもうひとつセルを追加（「+」ボタン）して，p.49の累乗（べき乗）を使った式の例を書いて実行しなさい．
p.50を表も含めて読んで理解したら，以下にp.50下部の2つの式を計算するセル2つを挿入して実行しなさい．
以下にセルを作り，4649 を 18 で割った余りを求めなさい．
以下にセルを作り，2の64乗を求めなさい．
教科書ではここでは説明されていないが，除算演算子 / は，C言語などと異なるふるまいをするので要注意．以下を実行して確認しよう．
# 例1 Python では # 以降の部分はコメントになる
5 / 3
3 / 5 # 例2
C言語の場合，演算対象の数がいずれも整数型（例えばint型）だった場合，その範囲で除算を行う = 小数点以下を切り捨てた整数値が得られた．したがって，上記の例1の結果は 1 に，例2の結果は 0 になった．
しかし Python の場合は上記のような結果が得られる．整数の範囲で除算をさせたい場合は // という演算子を用いる．
5 // 3
3 // 5
Python がこのようなふるまいをするようになったのは実はバージョンが 3 になって以降である．Python3 が登場したのは比較的最近のことであり，以前のバージョンである Python2 もまだまだ現役で使われているので注意が必要である．
実は Python2 と 3 で互換性のないところは他にもある．興味のあるひとは教科書13章を読みましょう．
pp.51,52を読んで理解したら，以下のセルを実行しなさい．実行しても何も出力されない．
champernowne = 0.12345678910
champernowne_19 = 0.1234567891011121314
教科書では説明されていないが，次のようにprint関数を用いることで，変数の値を出力させることができる．
print(champernowne)
上記のセルを修正して，もう一つの変数の方の値を出力させてみよう．
「champernowne って何やねん」ってひとは，Wikipediaの「チャンパーノウン定数」へ．
p.53を読んで理解したら，以下のセルを順次実行しなさい（importなんたら，NumPyがどうたら，という話は今はわからなくて構わない）．
import numpy as np # 教科書と違い， NumPy という科学技術計算モジュールから π の値を得ている
pi = np.pi # np.pi が円周率 π を表す定数
print(pi)
diameter = 12756.274
pi*diameter
cal_per_1kg = 7200
cal_per_1minjog = 7.76
min_to_lose1kg = cal_per_1kg/cal_per_1minjog
hours_to_lose1kg = min_to_lose1kg/60
print(hours_to_lose1kg)
以下は，上記を応用して，脂肪を1グラム燃やすのに何分／何秒ジョギングすればよいか計算しようとしたものである． 要修正箇所を修正して，正しい結果を求めなさい．
cal_per_1g = cal_per_1kg # この行だけ修正が必要
min_to_lose1g = cal_per_1g/cal_per_1minjog
print(min_to_lose1g) # 分単位
print(min_to_lose1g*60) # 秒単位
Python の変数名のつけ方について，p.53-54 に説明がある．時間に余裕のあるひとはそこを読もう．
その最後に説明されている Python の予約語（特別な意味を持つものとして「予約」されてるので変数名に使えないもの）は，以下のセルを実行すれば確認できる．
import keyword
#keyword.kwlist # 行頭の#を削除して実行すれば，予約語を一覧できる
pp.55,56を読んで理解したら，次の2つのセルを実行しなさい．
spam = "spam"
spam
a_lylic = "でもね私のエネルギーは"
a_lylic
上記の文字列はダブルクォーテーション"で囲んで定義されているが，教科書に説明されているように，Pythonの文字列はシングルクォーテーション'で囲んで定義してもよい．ただし，ペアは両方同じ種類でないといけない．上記の文字列定義のどちらか一方をシングルクォーテーションを使うように書き直して実行してみなさい．
ちなみに，C言語では文字列を char の配列として扱っていた．CとPythonでは文字列の扱い方が全く異なる．それに，C
の場合，シングルクォーテーションは1文字だけ，ダブルクォーテーションは文字列，と使い分けていた．
p.57を読んで理解したら，次のセルを実行しなさい．
a_lylic = a_lylic + "すでにインフィニティだよ。"
a_lylic
教科書ではこの部分には書かれていないが，文字列に対して* 演算子を使って自然数を掛けると，その数ぶん元の文字列を繰り返した文字列が得られる．
spam*3
100*a_lylic
この部分は教科書では「文字列を使う」の一部となっていますが，内容的には文字列以外の話を含んでいるので，この資料ではセクションを独立させて説明することにしました．
pp.58,59を読んで理解したら，次のセルを実行しなさい．
lylic2 = "ずっと笑顔ばかりを選んで"
lylic2 += "泣き顔見せるのを迷ってた"
lylic2
x = 60
x -= 1
x *= 100
x += 63
x
C言語等と違い，Python にはインクリメント演算子 ++ やデクリメント演算子 -- は存在しない．以下はエラーになる．
x++
値を1つ増やしたければ，+= 1とする．
x += 1
x
pp.60,61を読んで理解したら，次のセルを実行しなさい．
day = 25
date = day + "日"
上記がエラーになる理由は，「変数dayが表す整数型の値」と「文字列"日"」という，データ型が異なるもの同士を+演算子によって加算しようとしたからである．この例の場合，変数dayが文字列を表すならばエラーにはならない．以下を実行してみよう．
day = "25"
date = day + "日"
date
C言語で変数を使う場合，int, float, double, char等の型をあらかじめ指定して宣言する必要があった．
int x と宣言した変数xに異なる型の値を代入しようとすると，エラーになるか，または無理やり変換される（x = 1.23とした場合など）．
しかし，Pythonの場合，変数を使う際に「この変数は○○型」とあらかじめ決めておく必要はない．上記の変数dayの使用例から分かるように，25を代入することではじめは整数を表していた変数に，あとで"25"という文字列を代入しても問題ない．変数dayは最初は整数型だったが，後から文字列型に変化した，ということになる．
（よだんだよん）プログラミング言語の世界では，C言語のように変数の型を宣言時に決めておく（後で変えられない）ものを静的型付け，Python のようにあらかじめ決めておかない（実行中に変えられる）ものを動的型付けという．詳しいことが知りたいひとはこちらへ:
上記は「Pythonにはデータ型の区別がない」ということを意味しているわけではないことに注意．Pythonにもデータ型の区別はある．これまでに，整数型，浮動小数点型，文字列型の3種類が登場している．
組み込み関数（Pythonに標準で用意されている関数）の int(), float(), str() を使うことで，データ型を変換できる．pp.61,62を読んで理解したら，次のセルを結果がどうなるかよく考えながら実行しなさい．
int(46.49)
int("18"*3) # 文字列として *3 してから int に変換するから...
int("hoge")
float(1)
float("1.23e+1")
str(5959)
str(123/10)
次のようにすれば，dayは整数型のままで望みの結果が得られる．
day = 25
date = str(day) + "日"
date
ついでに簡単なグラフの描画も
pp.63-65を読んで理解したら，次のセルを実行しなさい．
tokyo_temps = [15.1, 15.4, 15.2, 15.4, 17.0, 16.9] # 1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000年の東京都の平均気温
# 以下は，Notebook上でグラフを描くための準備．今は何やってるかわからなくてもよい
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
# リスト tokyo_temps の要素番号(0, 1, ...)を横軸に，要素の値を縦軸にグラフを描く．デフォルトは折れ線グラフ．
plt.plot(tokyo_temps)
pp.65-67を読んで理解したら，次のセルを実行しなさい．
tokyo_temps[0]
tokyo_temps[1]
tokyo_temps[5]
tokyo_temps[5] - tokyo_temps[0]
ここまでの話から，PythonのリストはC言語の配列に似てるように思えるかもしれません．しかし，実際には結構違うところがあります．どこが違うか考えながらこの先の学習を勧めてみましょう．
tokyo_temps[6] # このリストは要素数が 6 個だから，要素番号（インデックス）は 0 から 5 まで．だからこれは...
tokyo_temps[-1] # これはどうなる？ C言語の配列だったらまともな動作はしないが...
tokyo_temps[-2]
tokyo_temps[-6]
tokyo_temps[-7]
pp.67-68を読んで理解したら，次のセルを実行しなさい．
e_tokyo_temps = [13.6, 13.5, 14.2, 14.8, 14.8] # 1900, 1910, 1920, 1930, 1940年の東京都の平均気温
tokyo_temps2 = e_tokyo_temps+tokyo_temps
tokyo_temps2
plt.plot(tokyo_temps2)
（よだんだよん） リストの話からはずれた余談．plt.plot() に2つのリストを指定すると，1つ目を横軸，2つ目を縦軸の値として使ってグラフを描いてくれる．2つのリストは要素数が一致してないといけない．
y = [1900, 1910, 1920, 1930, 1940, 1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000]
plt.plot(y, tokyo_temps2)
TAさんに課題ex01Aのチェックを受ける際は，以下のセルを実行して「OK!」が出ているようにしてください．
# 以下のコードは，この notebook を（それなりに）ちゃんと実行したかどうか確認するためのものです．
# 中身の理解は不要です．
def check(key, n):
import os
import pickle
fn = '/roes/sample/takataka/aprog/cellnumbers.pickle'
if os.path.isfile(fn):
with open(fn, 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
if key in data:
if n >= data[key]:
print('{0} n = {1} ... OK!'.format(key, n))
else:
print('どこかちゃんと実行できてない所があるようです')
else:
print('ごめんなさい，うまく確認できませんでした')
else:
print('この環境では確認できないようです')
check('01note', len(In))