python

表 2 . 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。 *

python（パイソン）

表 3 . python

応用例

Django
cgi
静的png

色の名前

表 4 . 色の名前

分類	名称	注釈	色

🏞 👨‍🏫 動物	ベージュ	駱駝
🏞 👨‍🏫 動物	セピア	イカ墨
🏞 👨‍🏫 植物	ピンク（石竹）	撫子に似た花	pink #FFC0CB
	常磐	杉、松などの常緑の葉	#00664d #006428 forestgreen ロゴの色
	👨‍🏫 緑	草木の新芽、初夏の若葉	green ,#00FF00
	藍	藍から作った染料
	紅 * *	紅花から作った染料
	茜 *	茜の根から作った染料。 👨‍🏫 弥生時代には使われていた。
鉱物	煤（炭素）	煤を顔料とし、膠をバインダーとして固めた文房具を墨といい、墨を水に分散した分散液を墨汁と言います。紙に墨汁で書かれた書は、紙に顔料が染み込んでしまうので、デジタル情報とちがって改竄が難しいです。
鉱物	朱（ 🧪 🏞 硫化水銀、辰砂、丹）	👨‍🏫 弥生時代	#e94709 #EF454A
物理現象	👨‍🏫 赤（明るい）red,#FF0000 青（青い）blue,#00FFFF 緑も青と言った。青信号は本来緑。黒（暗い）
	黄		虹色（七色）のひとつ形容詞にできます。黄色いに加えてピンクいなどの形容詞活用も。
	金属の表面反射	銀色	銀色は金属の反射の状態です。
	水色		水色は水の反射と屈折の状態です。
工業製品	ラムネ		ラムネは、レモネードの英語音。レモンの酸味を灰汁で抑えた清涼飲料水です。高級な容器で商品価値を高めようとして、びんに青色に着色しました。そのびんの色がラムネ色と呼びならわされました。

色の名前は、材料の名前に由来することが多いです。

htmlのstyleやcssでは、colorやbackground-colorに色名が使用可能。

python matplotlibでは、 r g b w m y c k は一文字の名前で指定可能。

色は色覚を使った情報伝達に使われます。信号機や抵抗器のカラーコードなど。

図形

表 5 . 図形

名称	形式	グラフ

星形（多角形）	👨‍🏫 svg	<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' version='1.1' viewBox='0, 0, 200, 200'> <polygon points='100,0 158,180 4,69 195, 69 41,180' stroke='black' stroke-width='1' fill='none' /> </svg>
星形（多角形）	python + matplotlib patches. Polygon import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches import math xy = [ (math.sin(p), math.cos(p)) for p in \ np.arange(start = 0, stop = 4 * math.pi, step = 4 * math.pi/5)] fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.8, 4.2)) plt.axis("off") ax.set_aspect('equal');ax.set_xlim([-1,1]);ax.set_ylim([-1,1]) ax.add_patch(patches.Polygon(xy, \ closed=True,facecolor="b",edgecolor="none")) plt.show()
円
線分
👨‍🏫 svg <line x1="10" y1="30" x2="180" y2="130"/>
直線

👨‍🏫

TeXとMathML

表 6 . TeXとMathML

項目	html	MathML	TeX

変数	`x`	$x$	$$x$$
量	`R`	$R$	$$R$$
量	`C`_s	$C_{s}$	$$C_\mathrm{s}$$	量名では、下付き文字は、立体文字（ローマン体）を使います。 MathMLでは、mathvariant属性に"normal"を指定します。 TeXでは、$C_\mathrm{s}$とするのに、_\mathrm{s}などと表現します。
化学式	CO₂	$C O_{2}$	$$\mathrm{CO}_2$$
ギリシャ文字	α,Ω *		$$\Omega,\vartheta$$ * python の matplotlibなどでギリシャ文字を \u03b8や \N{greek small letter theta} のように別文字列 ** を使います。

パレート図

図 2 . パレート図

DMAIC

パレート図は、データを改善すべき項目別に分類し、出現頻度の大きさの順に項目を並べることにより、……
^4

)

セルの電気抵抗と電解液の抵抗率

図 3 . セルの電気抵抗と電解液の抵抗率

^5

)

回帰

図 4 . 回帰

回帰

図 5 . 回帰

先日作成した https://a.yamagata-u.ac.jp/py/regression.py はCGIでpythonがうごいてますので，リクエストが来るたびにpythonが起動します．リソースを消費するので CGIではなくDjnagoみたいなフレームワークをつかう方向のようです．pythonのcgiパッケージは ver3.11(現行版)で非推奨，ver3.13で削除とのこと．現在の設定だと，Djangoは16プロセスまで起動されます． Edgeで https://a.yamagata-u.ac.jp/dj/regression/ を表示させ，F5を連打してみてください．30回とか添付の図みたいなのが出ると思います．うまい書き方があるんだろうなとは思います． (IISの再起動が必要かもしれません) まあCGIで連打されるとサーバーが落ちると思うのでどっちもどっちだと思いますが．

回帰分析

図 6 . 回帰分析

©K.Tachibana

表 7 . 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) ^6 )	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） ^7 ) *	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 ^8 )	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

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。

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。 *

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。 ^9

) ^10

)

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。

Matplotlib

図 7 . 母平均の有意差検定（ t 検定）

python (colab)→ png→ svg→ html ^11

)

Matplotlibでは、色や数式の表現も豊富です。

パイソンで描いたコールコールプロット

図 8 . コールコールプロット（ナイキストプロット）

©K. Tachibana

python では、複素数が使えるので、短いプログラムでコールコールプロットのシミュレーションができます。

2dグラフィクス

◇ 参考文献

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

縦横比

1：1	正方形、コールコールプロット、アイコン、家紋など
白銀比 √2：1（1.4）	ルート長方形、Ａ版、Ｂ版ランドスケープ、ポートレートいずれも。たとえば A4版は（210×297mm）です。 2段組みで75mm(2.9インチ)程度、 1段全幅で170(6.6インチ)mm程度です。論文、要旨、グラフ * 製図など。図 1 . ポスター
4：3（1.3）	VGAディスプレイ（640px×480px）、 35mmフィルム powerpoint（25.4cm×19.05cm）
16：9（1.7）	4K ,8Kディスプレイスライドなど。 powerpoint（33.867cm×19.05cm）ランドスケープで使うと臨場感がある。
黄金比約5:8(1.6) 91mm×55mm	名刺、クレジットカードなど。ランドスケープ、ポートレートいずれも。 mybridge

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：

言語	形式

java script	canvas	png		インタラクティブ、アニメーションが可能。 Webアプリ向け。 3次ベジェ曲線実装。
java script	svg	svg		htmlに埋め込み可能。ベクトルグラフィックスに関する機能が豊富。 3次ベジェ曲線実装。 viewBox=を設定することで、ワールド座標系でグラフィクス可能。一旦、svgファイルにしてpptにインポートすれば、pngに変換可能。 asp(Basic、サーバーサイド)で記述することも可能。
python	matplotlib	png		ワールド座標系でグラフィクス可能。ビュー座標系 / スクリーン座標系への煩わしい変換から解放されます。ベジェ曲線とか、コーディングが必要かも。縦軸、横軸にTeXが使えるので超便利。
	svg		matplotlibから svgに出力するには、 plt.savefig('fig1.SVG') files.download("fig1.SVG") plt.show() のようにする。 *
	PIL	png		Colaboからでは、img.show()ではなく、IPython.display のdisplay(img)を使うなど、ちょっと変則的。
	OpenCV	png		グラフィックスというより画像処理向け。 Colaboからは、 matplotlib を使った出力になるので、ベクトルグラフィックスならば、matplotlib.patchesを使うのとあまり変わらないかも。