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Python は科学技術計算ライブラリが非常に充実しており、科学研究、工学、データ分析、金融、マーケティングなど様々な分野で活用されています。近年はビッグデータの活用のためにデータ処理、数値計算の技能は文系、理系を問わず重要なものになってきており、Python の活躍の場もますます広がっています。本書は Python 自体の基本事項から解説し、初めて Python を学ぶ人にも取り組みやすいように心がけました。その他、次のような内容を説明しており、科学技術計算用途での Python の基礎がしっかりと身に付く本をめざしました。

- 配列計算、記号計算、データの可視化を行うための基本ライブラリ(NumPy、SciPy、SymPy、Matplotlib)の使用方法これらの応用例は理工系の大学の初年度で学ぶような線形方程式系の解法、補間、微積分などのトピックに絞り、学生・社会人問わず学習しやすいようにしました。

- データ処理を効率良く行うための Pandas の使い方、HDF5 など様々なフォイル形式を使ったデータの入出力方法

- Numba と Cython ライブラリを用いて Python のコードを最適化する方法 - Python から R、Scilab、Octave といったデータ分析や科学技術計算に特化した言語を利用する方法コードの最適化や他の言語の利用は、Python の科学技術計算ライブラリの速度や機能に不足を感じた場合に役立ちます。

不明な点があれば、下記サポートページからお問い合わせください。

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