このページでは、Python 2, 3による数値計算について入門者向けに解説しています。
Pythonとは
Pythonは欧米で人気なスクリプト言語です。
初心者にも扱いやすい言語で短くて読みやすいコードを書くことが出来ます。
数値計算でも使いやすい言語です。
数値計算プログラミング
Pythonで数値計算を行う方法を項目別に以下にまとめました。
Pythonによる数値計算について整理しました。
大量のデータを扱ったり本格的な数値計算をする場合は、用途に応じてライブラリを使います。
| – | 数値計算の基礎 |
|---|---|
| 基本 | ■四捨五入 ■絶対値 ■べき乗 ■平方根 ■exp ■log(底10) ■log(底e) ■ラジアン→度 ■度→ラジアン ■割り算（商・余り） |
| 三角関数 | ■正弦(sin) ■余弦(cos) ■正接(tan) ■逆正弦(asin) ■逆余弦(acos) ■逆正接(atan) |
| 統計量 | ■最大値 ■最小値 ■合計値 ■平均値 |
| 乱数 | ■乱数 ■整数乱数 ■実数乱数 ■配列シャッフル ■配列要素のランダム抽出 |
| 解の算出 | ■2分法 ■ニュートン法 |
| 微分方程式 | ■オイラー法 ■修正オイラー法 ■ルンゲクッタ法 |
大量のデータを扱ったり、専門性の高い処理を実装する場合は外部ライブラリを積極的に活用しましょう。
数ある数値計算ライブラリの中で最もスタンダードなのは「NumPy」です。
| – | 科学計算ライブラリ別・使い方まとめ |
|---|---|
| 数値計算 | ■NumPy（matlab風) ■SciPy（NumPyの拡張）■Pandas（R言語風） ■SymPy(matlab風の記号演算) ■NetCDF4 ■statistics（基本統計量：標準モジュール） |
| 画像処理 | ■OpenCV ■Scikit-image ■Pillow |
| 機械学習 | ■Keras(深層学習) ■PyTorch(深層学習) ■Scikit-learn ■Chaiper(深層学習) ■Theano ■Caffe ■TensorFlow(深層学習) |
| 自然言語処理 | ■NLTK |
| トピックモデル | ■gensim |
| 制御工学 | ■python-control(matlab風) |
| シミュレーション | ■SimPy ■PyODE (物理演算) |
| グラフ作成 | ■Matplotlib（matlab、gnuplot風) ■seaborn |
| その他 | ■Basemap(地図) |
| 分野別 | ■機械学習 ■画像処理 ■音声信号処理 ■制御工学 ■ロボット工学 ■数値計算 ■株価予測 ■ビットコイン分析 ■物理シミュレーション 健康工学 |
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