Pythonで科学計算#
序言#
科学技術の発展に伴い、計算は研究やエンジニアリングにおいて不可欠な要素となりました。数値解析、データ分析、機械学習、シミュレーションなど、多くの分野で計算の力が活用されています。その中でも、Pythonはシンプルな文法、高い可読性、強力な拡張性を備えたプログラミング言語として、科学計算の分野で広く採用されています。
Pythonは、インタプリタ型、オブジェクト指向、動的な高級プログラミング言語です。1990年代初頭の誕生以来、システム管理やWeb開発に広く利用されてきましたが、現在では科学計算の分野でも急速に普及しています。多くの研究機関や大学でPythonを用いたプログラミング教育が行われており、科学計算向けのライブラリも豊富に提供されています。
代表的なライブラリとして、以下のものが挙げられます。
NumPy：高速な配列処理
SciPy：数値計算
matplotlib：グラフ描画
Pandas：データ処理
scikit-learn：機械学習
OpenCV：コンピュータビジョン
VTK：3D可視化
これらのライブラリを組み合わせることで、エンジニアや研究者は実験データの処理、可視化、さらには科学計算アプリケーションの開発を容易に行うことができます。
MATLABとの比較#
科学計算といえばMATLABが思い浮かぶかもしれませんが、PythonはMATLABに代わる強力な選択肢となっています。MATLABと比較した場合、Pythonの利点は以下の通りです。
コスト：MATLABは商用ソフトウェアで高額ですが、Pythonは無料で利用できます。
可読性と学習のしやすさ：Pythonはより厳密で可読性の高い言語であり、学習やメンテナンスが容易です。
汎用性：Pythonは科学計算だけでなく、ファイル管理、GUI開発、ネットワーク通信など幅広い用途に対応できます。
本書の目的#
本書では、Pythonを用いた科学計算の基本から応用までを体系的に学べるよう構成しました。特に、主要なライブラリを活用したデータ処理や可視化の手法を紹介し、MATLABとの比較を通じて、Pythonによる効果的な科学計算の方法を探求します。
本書を通じて、読者がPythonを活用し、科学計算の実務に応用できる力を身につけることを目指しています。初心者から上級者まで、Pythonを用いた計算に興味のあるすべての方に役立つ一冊となれば幸いです。
Python環境のインストール#
科学計算のライブラリ管理には conda が広く利用されていますが、その軽量かつ高速な代替手段として micromamba があります。micromamba は C++ で実装されて、環境の作成やパッケージのインストールが迅速に行えることが特長です。単一のバイナリで動作するため、インストールが容易です。
micromamba は conda との互換性を維持しつつ、高速かつ軽量な環境管理を実現する優れたツールです。特に、計算リソースを効率的に活用したい方や、軽量な環境構築を求める方にとって、有益な選択肢となることでしょう。また、一部のライブラリは pip のみで提供されている場合があるため、その際は pip install を用いて補完する必要があります。
micromamba のインストール#
micromambaの公式ページ からWindows用のバイナリをダウンロードします。ダウンロードしたZIPファイルを適当なフォルダ（例: C:\micromamba\）に解凍します。
次にC:\micromamba をシステム環境変数のPATHに追加します。cmd.exeで次のコマンドでmicromambaを初期化します。
micromamba shell init -s cmd.exe -p C:\micromamba
Python環境の作成#
Python環境を作成するには、コマンドプロンプトを再起動し、以下のコマンドを実行します。-n myenv は環境名をmyenvに指定します。
micromamba create -n myenv
作成した環境を有効化するには以下を実行します。
micromamba activate myenv
環境がアクティブな状態で、次のコマンドで本書が提供するrequirements_conda.txt中のすべてのライブラリをインストールします。
micromamba install --file requirements_conda.txt
本書は使うgraphvizというライブラリは次のコマンドでインストールします。
pip install graphviz
SciPy
SymPy