科学分野でのPython入門書籍６選～言語基礎からステップアップしたい方向け
Pythonは汎用的な言語で、Webをはじめ様々な分野で利用されており、科学分野においても最も利用されている言語の一つです。理工系の学生やエンジニアがPythonを習得するケースは一般的ですが、他の分野でPythonを利用しているエンジニアが科学分野にも挑戦をする、というケースも最近はよく見かけます。今回は、科学分野でのPython書籍をいくつか紹介していきます。
Python自体の入門を兼ねている書籍も多いのですが、Pythonの言語仕様自体をきちんと解説するには容量的に厳しいのか、不十分となっていることが殆どです。Python自体の基本を勉強したい方は、Pythonの入門書を買うべきです。
科学技術計算で使うPython
参考URL：科学技術計算で使うPython
発行日：2016/10/25
科学技術計算に使う数式処理・グラフ作成など、初歩的な項目をまとめた書籍です。各ライブラリの説明とサンプルがしっかり書かれており、各行に解説があるためわかりやすいです。専門用語や考え方自体の説明は少ないので、少し注意が必要です。非常にコンパクトにまとまっており、リファレンスとして手元においておきたい書籍です。
科学技術計算のためのPython―確率・統計・機械学習
参考URL：科学技術計算のためのPython―確率・統計・機械学習
発行日：2016/12/23
体系的な説明がとても多く、まるで教科書を読んでいるような印象を受ける本です。既に科学技術計算のための知識がある方であれば、この本を読むことで更なるステップアップができるはずです。
科学技術計算のためのPython入門
参考URL：科学技術計算のためのPython入門
発行日：2016/10/25
Pythonの仕様や基本事項に加え、研究や開発においてどのようにPythonを用いていくかを解説している書籍です。導入が非常にしっかりとしており、なぜPythonを使うのか？Pythonでいいのか？日本では何故流行っていないのか？等について分かりやすく説明しています。TIOBE indexやIEEEといった指標から見たPythonの今についても、わかりやいです。Python入門とタイトルにありますが、ある程度Pythonに慣れた方が読むことをお勧めします。この手の書籍では珍しく、テストやデバッグ、パフォーマンスについても触れられており、科学技術計算のための知識だけでなく、科学分野での開発のための総合的な知識が身につく書籍であると言えます。
ゼロからはじめるデータサイエンス
参考URL：ゼロからはじめるデータサイエンス
発行日：2017/1/30
タイトルに「ゼロから」と書いているとおり、numpyなどのサードパーティ製のライブラリは使わず自力で実装していきます。幅広く様々な内容を取り扱っていますが、詳しい内容はそこまで説明されないので、ある程度自分でも探したり、元々の知識がある人に向いている書籍です。データサイエンス・スター社の一員として、様々な問題を解決していくというストーリー仕立てで、既に知識がある人であれば、実際にどうやってデータサイエンスをしていくかをイメージしやすいでしょう。
Pythonデータサイエンス
参考URL：Pythonデータサイエンス
発行日：2016/11/4
書籍にPythonの入門書ではないと書かれているとおり、Pythonの知識は既にあることが前提ですが、そこまで習熟してなくても大丈夫です。2章、3章でnumpyやmatplotlib、pandasのサンプル・説明があり、4〜7章で教師なし学習、教師あり学習、回帰分析、統計分析といった内容に触れています。そして8章では機械学習WebAPIを実装します。図がとても多く、丁寧にわかりやすく説明がされていおり、あまり深い部分の話はありません。手軽に色々と試すのに最適な書籍と感じました。
Pythonからはじめる数学入門
参考URL：Pythonからはじめる数学入門
発行日：2016/5/20
高校レベルの数学を、Pythonを使って解けるようになる書籍です。matplotlibを使ったデータの可視化も取り扱っており、ボールの軌跡をmatplotlibでアニメーションさせる、なんてことも行います。後半からはSymPyを使った計算等がメインになっていき、代数と式の計算、集合・確率、初等解析問題と続いていきます。全体的に説明は丁寧・優しめで、科学計算分野の導入として非常に良い書籍だと思います。numpyは取り扱っていないので、numpyに慣れたい方は気をつけましょう。
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