現場で使える!Python 科学技術計算入門 NumPy/SymPy/SciPy/pandas による数値計算・データ処理手法

研究や開発、データ分析に使える! 科学技術計算における Python 利用の基礎を習得 【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