プログラミング言語

表 1 . プログラミング言語の種類

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）
	Webアプリ	vb script(vbs,vba,asp) ^1 )	1964 開発キーボードとディスプレイが必要
	AI Webアプリ	python （パイソン） ^2 ) *	ビッグデータデータサイエンス * 、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 ^3 )	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

colab jupyter

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。 *

Basic
Java

注釈（コメント）

表 2 . 注釈（コメント）

言語	例	説明

html	<!-- コメント -- >
Python (パイソン） colab	# 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。
C	/* 1行コメント / / 複数行に渡るコメント */
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

表 3 . 変数

言語	記述例	説明

Basic	Dim A As Integer	整数、浮動小数点、文字列、配列
C		厳密な型宣言
Python colab	# タプルの配列を円の座標で初期化 t = np.arange(start = 0, stop = 2 * math.pi, step = 0.05) xy = [ (math.sin(p), math.cos(p)) for p in t]	複素数、リスト、タプル配列の初期化の記述が柔軟

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。 *

表 4 . 式の要素

要素	数式	プログラミング言語
要素	数式	C	python

変数	$x$	public double x;
関数	$f$	double f(double x);
関数と従属変数	$y = f (x)$	double f(double x) { return y; }
定義域	$x = 0 : y = f (x)$ $x > 0 : y = g (x)$	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	$S = \sum_{i = 1}^{n} k_{i}$	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。

Java:HelloWorld

colabの概要

colab は、googleのpythonプラットフォームです。

python（パイソン）

ともひろてすと

可読性重視の科学計算向け。 ^4

) ^5

)

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。 *

Webアプリを書くには、 django プラットフォームがあったほうがいいかも。

javascript

表 6 . javascript 言語の使い方

応用例

注釈	// 注釈
Webアプリの例： BodeNyquist.asp

SQL

表 7 . SQL 言語の使い方

応用例

無作為抽出	select top(1) * from contents order by NEWID()
平均	select AVG(price) from products

テキストファイルを変換しよう～表計算とBASIC～

鷹山テキストファイルを変換しよう～表計算とBASIC～

ファイルとクラウド


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

コンピュータと情報の歴史

表 8 . コンピュータと情報の歴史


1900 Excelでさかのぼれる一番古い日
◀ ◇ 第二次産業革命（電気と石油、エネルギー） ▶
1946 エニアック
紙テープ、パンチカード ^*
◀ ◇ 第三次産業革命（半導体、デジタルコンピュータと AD変換） ▶
1964 👨‍🏫 BASIC
1971 8'FDD(128kByte) ^*
1976 Z80(8bit,2.5MHz,64kByte)
1976 5.25'FDD(80kByte)
1978 8086(16bit,5MHz,1MByte) ^*
1979 PC8001(8bit, 2.5MHz, 16kByte) ^*
1980 3.5'FDD(360kB) ^, *
1982 PC9801(16bit,5MHz,1MByte)
1982 CD 16bit,44.1kHz,650MByte
1987 98互換機 ^* ,**
1988 ISDNデジタル回線(64kbps) ^*
プロテクト戦争 ^*
◀ ◇ 第四次産業革命（ネットとビッグデータ）
1990 👨‍🏫 python
1995 情報 Windows®95、IE (米) ^*
1999 ADSL（50.5Mbps）
1999 👨‍🏫 SVG
1999 ギガイーサネット（1Gbps） ^*
2006 10GBase-T（10Gbps） ^*
2008 FTTH

◇ 参考文献

https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/Public/52210/languages/languages.asp

名称：教育用公開ウェブサービス

URL： 🔗 https://edu.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用：山形大学学術情報基盤センター

🎄🎂🌃🕯🎉

名称：サイバーキャンパス「鷹山」

URL: 🔗 http://amenity.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用：山形大学データベースアメニティ研究会

〒992-8510 山形県米沢市城南4丁目3-16

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：

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