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