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「配列処理」「グラフ作成」から「統計解析」「数式処理」まで
「科学技術計算」で使う Python
林 真 著
2016年10月26日発売   A5判  160ページ 定価 \2,484(本体 \2,300)
   ISBN978-4-7775-1977-4 C3004 \2300E
 スクリプティング言語「Python」の普及が進み、最近は「主力のプログラミング言語」の1つになりました。

 特に「数式計算処理」や「機械学習」などのパッケージが充実してきたこともあり、多くの分野で「Python」を使ってプログラミングしています。

 本書はその中で、「科学技術計算」に使う、「数式処理」「グラフ作成」などの初歩的な項目をまとめたものです。

 どの切り口から「科学技術計算」に入るかは、人それぞれです。
 したがって本書も、全体を通じた1つの流れではなく、いろいろな情報を集約した内容になっています。
 しかし、一通り目を通していただければ、「配列の処理」「グラフの作成」「数式の処理」などの概要は把握できるはずです。
■ 主な内容 ■

第1章概要

[1-1]SciPyとは

[1-2]NumPy、Matplotlib、SymPy、pandas

 

第2章環境の整備

[2-1]「Anaconda」のインストール

[2-2]「Anaconda」の画面説明

[2-3]「パッケージ」の管理

 

第3章「配列」「行列」の処理

[3-1]配列

[3-2]行列

[3-3]条件分岐

[3-4]ループ処理

[3-5]グラフ(グラフ理論)

 

第4章グラフを書く(2D/3D)

[4-1]2D(折れ線グラフ)

[4-2]2D(折れ線グラフ/エラーバー付)

[4-3]2D(棒グラフ)

[4-4]2D(2軸のグラフ)

[4-5]2D(等高線図)

[4-6]3D(散布図)

[4-7]3D(棒グラフ)

[4-8]3D(その他のグラフ)

[4-9]対数グラフ

[4-10]極座標グラフ

[4-11]ファイル出力(画像)

 

第5章統計解析

[5-1]平均・中間値

[5-2]標準偏差・分散

[5-3]t検定

[5-4]ANOVA(分散分析)

[5-5]ヒストグラム

 

第6章展開・因数分解・複素数・補間

[6-1]展開・因数分解

[6-2]複素数

[6-3]補間

[6-4]対数

【コラム】並列処理

 

第7章積分・微分

[7-1]積分

[7-2]微分

【コラム】「匿名関数」(無名関数)

 

第8章各種解析

[8-1]高速フーリエ変換

[8-2]2次元離散フーリエ変換(DFT)

[8-3]「カーブ・フィッティング」(回帰曲線)

【コラム】「OpenCV」のインストール方法

 

第9章方程式

[9-1]方程式/連立方程式を解く

[9-2]「常微分方程式」を解く

 

第10章「ユーザー・インターフェイス」の開発

[10-1]「ユーザー・インターフェイス」の開発

 

附録本書で使った関数一覧

 

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