【本書の概要】
高機能で、学びやすいPythonは、科学技術計算の用途でも広く利用されています。
本書は、コンピュータを用いて数学的問題の解決に取り組む学生、エンジニア、研究者の方に向けて、
Pythonの基礎知識と、科学技術計算への利用方法について解説した書籍です。
【本書の対象読者】
・科学・工学系研究（シミュレーション）を行う理工学生、エンジニア、研究者
・データサイエンティスト
【本書で特徴的な内容】
・科学技術計算に必要なPythonに特化
・数値計算、代数計算、データの可視化を行う、NumPy、SciPy、SymPy、Matplotlibの使用方法
・データ処理で利用されるpandasの使用方法
・様々なファイル形式を使ったデータの入出力方法
・CythonとNumbaを用いたPythonコードの高速化
【著者プロフィール】
かくあき
東京工業大学工学部および同大学院理工学研究科を2012年に修了。
学生時代から数値解析を中心にPython、Matlab、Fortran、C、LISPなどのプログラミング言語を利用。
Pythonの普及の一助となるべく、Udemyで講座を公開、KDPでの電子書籍を出版するなど情報発信。
Chapter 1 開発環境の準備
1.1 Pythonのインストール
1.2 Jupyter Notebook
Chapter 2 Pythonプログラミングの基本
2.1 オブジェクト、変数
2.2 数値
2.3 コンテナ
2.4 比較演算子、論理演算子
2.5 制御フロー文
2.6 関数定義
Chapter 3 NumPyによる配列計算
3.1 NumPyの準備
3.2 配列の作成
3.3 要素の参照
3.4 配列の形状や大きさの変更
3.5 配列の基本計算
Chapter 4 SymPyによる代数計算
4.1 SymPyの準備
4.2 シンボルの作成
4.3 SymPyの数値型
4.4 数式の基本的な操作
4.5 数式の単純化
4.6 SymPyの行列型
Chapter 5 Matplotlibによるデータの可視化
5.1 Matplotlibの準備
5.2 グラフ作成の基礎
5.3 複数のグラフを並べる
5.4 線やマーカーの設定
5.5 文字による説明を加える
5.6 軸の設定
5.7 3次元データのグラフを作成する
Chapter 6 NumPy/SciPyによる数値計算とその応用
6.1 線形代数
6.2 微分積分
6.3 統計
6.4 補間
Chapter 7 pandasによるデータ処理と分析
7.1 pandasの準備
7.2 pandasのデータ構造の作成
7.3 データフレームの基本的な操作
7.4 データフレームのグラフの作成
Chapter 8 データファイルの入出力
8.1 テキストファイルの基本的な入出力
8.2 CSV形式を扱う
8.3 JSON形式を扱う
8.4 Excelファイルを扱う
Chapter 9 プログラムの高速化
9.1 プログラムの性能評価
9.2 Cython
9.3 Numba
P.N.平日友 さん
2020-05-28
機械学習関連の開発および研究をするに辺り、スタートラインに立ちスタートできるようにするための内容である。講座などでは時間がかかってじれったいというひとにはさくっと読めるのでよいかと。ただ内容はとても基礎的なのでこれだけ知ってても開発はできぬ。手元に置いて辞書的に活用していきたい。その手の大学学部の講義でこうゆう内容をやるのかと思うと羨ましく思う...
じじまる さん
2020-05-19
タイトルに「入門」とあるだけあって非常に説明が丁寧でわかりやすい。NumPy/SymPy/SciPy/pandasの”触り方”はわかるようになると思うが、現場でどのように使えるかというところまでは触れられていない。より具体的な用途やコードを知りたい中級者には向かない。
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