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python（パイソン）
| 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) 1 ) | ||||
| 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 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 |
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。 |
| 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）
| 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 |
# 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。 *
| 言語 | 呼び出し | 説明 | |
|---|---|---|---|
| Basic | Function Sub | 変数のスコープに注意。 | |
| C | 関数名は、関数のポインタの変数とほとんど同義。 | ||
| Python |
#関数定義 再帰呼び出しに挑戦 def func(xy,x1,y1,x2,y2,i): if i < 0: | def ():で宣言。呼び出す前にボディが記述されている必要があります。 関数の記述は、インデントされている必要があります。 |
| 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。 | |
| 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。 |
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．
| 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。 *
Matplotlib では、 色や 数式の表現も豊富です。
| 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。 | |
| svg | svg |
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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。 | |
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python
|
matplotlib | png |
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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。
*
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| PIL | png |
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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。 |
電池の起電力は、充電率（State of charge、SOC） 6 ) によって変化します。 電池の過電圧も、充電率で変化します。また過電圧は、放電か、充電か、その方向でも変化します。
組電池 の電圧も、同様です。
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。
# ■■■ コールコールプロット
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import cmath
import math
from google.colab import files
R= 2000
C = 0.1e-6
Rs = 500
t = np.arange(start = 0, stop = 5, step = 0.05)
f = [pow(10,p) for p in t]
z = [1/(1/R+1j*2*np.pi*p*C) + Rs for p in f]
x = [ p.conjugate().real for p in z]
y = [ p.conjugate().imag for p in z]
r = [ abs(p.conjugate()) for p in z]
ph = [ cmath.phase(p.conjugate())/math.pi*180 for p in z]
#ph = [ math.atan2(p.imag, p.real) for p in z]
ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0), rowspan=2)
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlabel("$Z^{\prime}$ / $\Omega$")
ax.set_ylabel("$-Z^{\prime \prime}$ / $\Omega$")
plt.scatter(x, y,alpha=0)
x_min, x_max = ax.get_xlim()
y_min, y_max = ax.get_ylim()
ax.set_xlim(0, x_max)
ax.set_ylim(0, y_max)
for t in np.arange(start = 500, stop = 2000, step = 500):
ax.add_patch(patches.Circle(xy=(0, 0), radius=t, fc='none', ec='#B0FFFF'))
for t in np.arange(start = 1, stop = 12, step = 1):
ax.axline((0, 0), slope=math.tan(math.pi*t/24), color='#B0FFFF')
plt.plot(x, y)
ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1))
ax.set_xlabel("$f$ / Hz")
ax.set_ylabel("$|Z|$ / $\Omega$")
plt.xscale('log')
plt.plot(f, r)
ax=plt.subplot2grid((2, 2), (1, 1))
ax.set_xlabel("$f$ / Hz")
ax.set_ylabel("$\u03b8$ / deg") # \theta では表示できない
plt.xscale('log')
plt.plot(f, ph)
plt.savefig('fig_cole_cole_python.SVG');files.download("fig_cole_cole_python.SVG")
plt.savefig('fig_cole_cole_python.PNG');files.download("fig_cole_cole_python.PNG")
# ■■■ コールコールプロット
２０２４年１月２１日 松木健三名誉教授がご逝去されました。
