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C言語のポインタ [プログラミング]

次の2つの宣言の違いがわかるでしょうか。
  int *foo[10]; // ①
  int (*bar)[10]; // ②
①は、int型へのポインタの配列(要素10個)、②はint型の配列(要素10個)へのポインタです。私はC言語のポインタに関する書籍を2冊持っているのですが、それぞれの本のCの宣言の解読の仕方に関する説明の違いが面白かったです。
書籍1「C言語 ポインタ完全制覇」
 この本では次のように書かれています。

 (a) まず、識別子(変数名または関数名)に着目する(②の例ではbar)
 (b) 識別子に近い方から、優先順位に従って派生型(ポインタ、配列、関数)を解釈する。優先順位は以下のようになっている。
   ⅰ)宣言をまとめるための括弧
   ⅱ)配列を意味する[]、関数を意味する()
   ⅲ)ポインタを意味する*
 (c) 派生型を解釈したら、それを「of」または「to」または「returning」で連結する。
 (d) 最後に、型指定子(左端にある、intとかdoubleとか)を追加する。

 さらにこの後に解読の具体例の解説があり、最後に7種類の宣言の例が書かれています。

書籍2「C言語 ポインタが理解できない理由[改訂新版]」
 この本では、次のようなサンプルプログラムを載せています。

#include <stdio.h>

int main(void)
{
    int array[10];
    int *p_int;
    Int (*p_array)[10];

    p_int = array;
    p_array = &array;

    printf("p_int=%p\n,p_int);
    printf("p_array=%p\n,p_array);

    p_int++;
    p_array++;

    printf("p_int=%p\n,p_int);
    printf("p_array=%p\n,p_array);

    return 0;
}

「配列へのポインタ」の意味を理解するには良いサンプルかもしれませんが、いろいろなCの宣言への理解を深めることは難しいですね。書籍2はわかりやすいですが、初級者向き、書籍1はちょっと難しいけれど中級者へのステップアップと思います。



C言語ポインタ完全制覇 (標準プログラマーズライブラリ)

C言語ポインタ完全制覇 (標準プログラマーズライブラリ)




C言語 ポインタが理解できない理由 [改訂新版] (プログラミングの教科書)

C言語 ポインタが理解できない理由 [改訂新版] (プログラミングの教科書)

  • 作者: 朝井 淳
  • 出版社/メーカー: 技術評論社
  • 発売日: 2011/04/08
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



C言語のおすすめ本 [プログラミング]

 C言語の書籍は非常にたくさんあるが、おすすめの本を1冊あげよと言われたら、これをあげたい。

林晴比古 「新訂 新C言語入門 シニア編」ソフトバンク クリエイティブ

 この本の最大の特徴はC言語の文法を網羅的に記述していることだ。何かC言語でわからないことがあったら、とりあえずこの本で探してみることができる。ネットで検索する方もいるだろうが、ネットだとその情報は本当に正しいのか、はっきりしない場合も多い。

 この本は、2004年に改訂されているので、C99には対応していない。その点を不満に思う方は、JIS規格を参照するのがいいだろう。

 プログラミング学習するには、文法書だけでは不可能だ。入門書、プログラム演習書などをはじめとして、ありとあらゆる本が出版されている。しかし、その多くは内容が理解できたら、読まなくなってしまう。その点この本は、対応規格が時代遅れにならない限り、ずっと使い続けられる。初心者には理解が難しいかも知れないが、この本がマスターできたら、自信を持ってC言語中級者を名乗れるだろう。

 
新・C言語入門 シニア編 (C言語実用マスターシリーズ)

新・C言語入門 シニア編 (C言語実用マスターシリーズ)

  • 作者: 林 晴比古
  • 出版社/メーカー: ソフトバンククリエイティブ
  • 発売日: 2004/02
  • メディア: 単行本



タグ:入門 c言語

「はじめてのS-PLUS/R言語プログラミング」 [統計]

 この本は、他のRの本とはかなり違います。何よりもRをインタプリタ言語であると言い切っています。また、Rを商用言語S-PLUSのコピーフリー版であるとも言っています。
ですから、統計をしない人も趣味でプログラミングを楽しむためにRを使うことができます。
 私は統計分析のためにRを学んでいますが、現在はプログラマなのでRがインタプリタ言語であっても何の問題もありません。プログラマとしての専門知識および経験が、あらゆる障害を乗り越える手助けをしてくれるからです。本当はもっと難しい方がよいくらいです。
 私が心理学科の学生だった頃は、コンピュータは数千万円から数億円の高価なもので、研究機関や大学でないと手に入らないものでした。またその使用料も研究費でまかなっていました。当時使っていたSPSS統計パッケージというソフトも数百万円から数千万円だったと思います。それが今私がこの原稿を書いているのは、わずか5万円位のノートパソコンで(ThinkPadの一番安いやつです)、Rはフリーソフトなのですから、コンピュータ技術の進歩はすごいものです。
 話はそれましたが、この本の「はじめに」に書かれている特徴を引用しておきます。

・問題集形式なので、問題を解きながら楽しくS-PLUS/Rを覚えられます。
・1行~15行で済む、簡単な小問題がほとんどです。
・統計学の専門知識を必要としません。
・雑学やクイズに近い問題を、積極的に収録しています。
・プログラムの1行1行を、すべて図解します。S-PLUS/Rは1行1行の実行結果を簡単に確認できるインタプリタ型の言語なので、特に有効です。





「Rによる心理・調査データ解析 [統計]

 この本は、まさに心理統計に取り組もうとしている学生のための本といって良いだろう。
扱っている解析方法は以下のとおりである。
・相関
・カイ2乗検定
・t検定
・分散分析
・重回帰分析
・クラスター分析
・因子分析

特に因子分析については、以下のようにページを割いている。
1.因子分析
(1)因子分析の考え方
・因子分析とは
・共通因子と独自因子
・共通因子を見つけることが因子分析の目的
(2)直行(バリマックス)回転
・Rコマンダーにデータのインポート
・因子数の決定
・因子分析の実行と結果の読みとり
・Rコンソール編
2.因子分析を使いこなす
(1)尺度作成のポイント
・因子分析は何度も行なう
・尺度を作成する
・尺度を作成する際の因子分析の手順
(2)尺度作成の実際
幼児性尺度の作成
・因子分析の前に
・因子数の決定
・1回目の因子分析(項目の選定)
・2回目の因子分析(因子構造の明確化)
・因子を解釈する
(3)尺度の信頼性の検討
・α係数の算出(Rコマンダー編)
・下位尺度得点の算出
・数値で調査協力者を分類する
・新しい変数が加わったデータセットの保存
・Rコンソール編(因子分析と尺度作成)

 RコンソールとRコマンダーについて説明しておく。Rコマンダーはウインドウシステムを使って、ボタンやメニューを使ったわかりやすい使い方である。一方Rコンソールは、画面からコマンドを打ち込んで使う使い方だ。残念ながら、Rコマンダーでは、すべての機能は使えない。Windowsのコマンドプロンプトを使ったことのない人は、Rコマンダーを使った方がよいだろう。

 
Rによる心理・調査データ解析

Rによる心理・調査データ解析




Exelで統計分析 [統計]

 私は統計ソフトでは「R]派なのだが、世の中には使い慣れたExcelでやりたいという人が多いだろう。そんな人のために、マイクロソフトが用意しているのが、「データ分析」(Excel2007以前は「分析ツール」と呼ばれていた)というアドインである。この機能は、Excelに標準で付いているもので、インストールすれば使えるようになる。
この本では、アドインを使えるようにする方法を簡単に説明しているので、アドインに詳しくない人も安心だ。この本で扱っている統計分析の種類は以下のとおりである。
z検定
F検定
t検定
分散分析
回帰分析
重回帰分析
数量化Ⅰ類
サンプルデータと操作方法が載っているので、Excelの「データ分析」アドインでどんなことができるかを体験することができるだろう。





統計ソフト「R] [統計]

 ビッグデータブームなどがあって、統計学への関心が高まっている。私は心理学を専攻していたので、もともと統計学は好きだった。卒業してからも興味があって、マイクロソフトExcelを使って統計解析をする方法を紹介した書籍を読んだりしていた。
 そんな時、技術評論社の新刊案内でこの書籍「フリーソフト「R]ではじめる心理学統計入門」を見つけた。Rはフリーソフトでありながらすばらしいものだった。この本を読めば、それがわかると思う。t検定、分散分析、カイ二乗検定、因子分析の例を上げながらRの使い方を説明している。使ってみたら難しくて使いこなせなかったとしても、フリーソフトだから、損するのは書籍代の2000円だけだ。
Excelを持っている人は、標準ではインストールされていないが、統計解析機能が使える。
RとExcelのどちらを選ぶかは、個人の好みの問題だろう。Rの欠点は結果が英語で表示されることだろう。すでに統計の知識がある人は、英語で表示されても何のことか創造がつくが、初心者はmeansが平均値だとわかるかどうかが問題だ。
 Excelの場合は、標準的なデータ分析はできるが、高度な解析方法がサポートされているかどうかが気になるところだ。私はExcelには関心がないので、t検定をやって結果を比較してみただけだが、「テキストマイニングはできるのか」という疑問がある。Excelのメリットは豊富で美しいグラフ作成機能だろう。Rのグラフはあまり美しくない。あとExcelの場合、解析結果をさらに処理することができるのもメリットだ。


フリーソフト「R」ではじめる 心理学統計入門 (知識ゼロでもわかる統計学)

フリーソフト「R」ではじめる 心理学統計入門 (知識ゼロでもわかる統計学)

  • 作者: 実吉 綾子
  • 出版社/メーカー: 技術評論社
  • 発売日: 2013/01/17
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)



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