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| 種類 | 分類 | 言語 | 特徴 | |
|---|---|---|---|---|
| インタプリタ | Webアプリ | JavaScript | Webブラウザ上で動作（クライアントサイド） | |
| vb script(vbs,vba,asp) | ||||
| AI Webアプリ |
|
データサイエンス * 、 マテリアルズインフォマティクス *、ＡＩ | ||
| 教育 | Scratch | ビジュアルプログラミング | ||
| コンパイル | OS | C | ポインタ、構造体 | 汎用 | VB.NET | オブジェクト指向（多重継承なし） | 汎用 | Kotlin | アンドロイドアプリ向け |
| OS | C++ | オブジェクト指向 |
ファイルベースのシステムでは、コンパイラ言語は実行可能なファイルを生成し、 インタプリタ言語はそれを生成しないという違いがありました。 しかし、クラウドベースになって、実行ファイルそのものをクライアントにダウンロードしなくなり、 ジャストインコンパイルで実行結果だけを利用するようになると コンパイラ言語とインタプリタ言語の違いは、あまり本質的でなくなりました。
科学技術用の伝統的な言語としては、FORTRANがあります。 FORTRAN系列の言語としては、BASIC、pythonがあります。 統計用言語としてRがあります。
アルゴリズム重視の伝統的な言語としてALGOLがあります。 ALGOLは、Pascal, C, C++, C#,java, javascript, typescript, Kotlinと進化してきました。 juliaはCに迫る計算速度を誇ります。
サーバーサイドで使われてきたPerlや Ruby もクラウドで利用できるようになってきました。
人工知能で伝統的な言語Lispは、F#、 Schemeもクラウドで利用できるようになってきました。
人気 プログラミング言語 は、java script、そしてpython*と続きます。 *
| 言語 | 例 | 説明 |
|---|---|---|
| html | <!-- コメント -- > | |
| Python (パイソン） |
# 注釈 |
#（クロスハッチ）を使います。 |
| Basic (ベーシック） |
REM 注釈 ' 注釈 |
予約語REMを使うか、'(アポストロフィー)を使います。 |
| javascript |
// 1行コメント /* 1行コメント */ /* 複数行に渡る コメント */ |
ほとんどの言語には、注釈機能があります。 人間がよみやすくするためです。 （可読性）
変数には変数名を付けます。 ほとんどの言語では、予約語があり、予約語は変数名に使えません。
変数名の命名規則にはいろいろありますが、スネークキャストがおすすめです。 *
| 要素 | 数式 | プログラミング言語 | |
|---|---|---|---|
| C | Phthon | ||
| 変数 |
public double x; |
||
| 関数 |
double f(double x); |
||
| 関数と従属変数 |
double f(double x) {
return y;
}
|
||
| 定義域 |
|
Cでは、VBのselect構文のように switch構文では、定義域を指定することはできません。 結局if構文をネストさせることになります。 |
Pythonでは、switch構文はありませんが、
elif構文でネストさせずに定義域を指定できます。
if x == 0:
print('0')
elif x < 0:
print('負')
elif x > 1:
print('正')
else:
print('発散')
|
| 和 |
for ( i = 1; i < n; i ++ ) {
s += k[i];
}
|
for i in range(1, n): s = s + k[i]* |
|
Phthon (パイソン）は、多様なデータ構造が組み込まれているので、データ処理しやすい言語仕様です。 Anaconda（アナコンダ）や、Google Colaboratoyなどの開発環境があります。 Phthonには、数値計算ライブラリNumPyがあります。 NumPyは、CやふFORTRANで、実装されていて、高速で実行できます。 ほかにも、Matplotlib(グラフ描画ライブラリ） pandas(データ分析ライブラリ） TensorFlow(機械学習ライブラリ） OpenCV（画像処理ライブラリ） など便利なライブラリが多数あります。
| 応用例 | |||
|---|---|---|---|
| 無作為抽出 |
extracted = random.sample(data, 10) |
||
| 平均 |
average = statistics.mean(data) average = np.mean(data) |
||
| 標準偏差 |
std = statistics.stdev(data) std = np.std(data) std = np.std(data, ddof=1) # 標本標準偏差 |
||
| 散布図 * |
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 乱数を生成 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) # 散布図を描画 plt.scatter(x, y) |
||
| ヒストグラム |
import matplotlib.pyplot as plt ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.hist(x1, bins=bins) |
||
| 画像 (matplotlib) の例： |
|
Phthon (パイソン）は、多様なデータ構造が組み込まれているので、データ処理しやすい 言語です。 Anaconda（アナコンダ）や、 Google Colaboratoy などの開発環境があります。 Phthonには、数値計算ライブラリNumPyがあります。 NumPyは、CやふFORTRANで、実装されていて、高速で実行できます。 ほかにも、Matplotlib(グラフ描画ライブラリ） pandas(データ分析ライブラリ） TensorFlow(機械学習ライブラリ） OpenCV（画像処理ライブラリ） など便利なライブラリが多数あります。
pymatgenライブラリは、まだあまり普及していない。 *
| 応用例 | |||
|---|---|---|---|
| 無作為抽出 | select top(1) * from contents order by NEWID() | ||
| 平均 | select AVG(price) from products |
Private Sub GenerateIndex()
Set fs = CreateObject("Scripting.FilesystemObject")
Set a = fs.CreateTextFile("Everyone.html")
a.WriteLine ("<html><body>")
For i = 2 To 76
a.WriteLine ("<a href='" & Cells(i, 5) & "'>" & Cells(i, 3) & "</a><br />")
Next
a.WriteLine ("</body></html>")
a.Close
Set a = Nothing
Set fs = Nothing
End Sub
