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) ^4 )	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） ^5 ) *	matplotlibで、論文やプレゼンテーションのグラフ作成に。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 ^6 )	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。 *

注釈（コメント）

表 3 . 注釈（コメント）

言語	例	説明

html	<!-- コメント -- >
Python (パイソン） colab	# 注釈 """ 複数行にわたる注釈 """	#（クロスハッチ）を使います。 """ （トリプルダブルクォーテーション）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 4 . 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。 *

関数

表 5 . 関数

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。

図形と関数

2dグラフィクス

python（パイソン）

表 8 . python

応用例

Django
cgi
静的png

回帰

図 1 . 回帰

回帰

図 2 . 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 3 . 回帰分析

©K.Tachibana

python（パイソン）

ともひろてすと

可読性重視の科学計算向け。 ^7

) ^8

)

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 4 . 母平均の有意差検定（ t 検定）

python (colab)→ png→ svg→ html ^9

)

Matplotlib では、色や数式の表現も豊富です。

2dグラフィクス

SOC-OCV曲線

図 5 . SOC-OCV曲線

python (colab)→ png→ svg→ html

電池の起電力は、充電率（State of charge、SOC） ^10

) 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。

パイソンで描いたコールコールプロット

図 6 . 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。

◇ 参考文献

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

🏫 学問の自由は、心の自由。大学では、精神は自由であらねばならない。（松木健三）

名称：Ｃ１ラボラトリー

URL：🔗 https://c1.yz.yamagata-u.ac.jp/

管理運用：
山形大学工学部化学・バイオ工学科応用化学・化学工学コース
Ｃ１ラボラトリー（伊藤智博・立花和宏）＠米沢

種類	例	説明

文書作成ワープロ	Microsoft Word google doc deepl	論文や報告書、あるいはそれらの要旨などの文書を作成、印刷するアプリです。 ^1 )
表計算	Microsoft Excel google sheet	数値を計算し、表やグラフなどの図表を作成するアプリです。平均、標準偏差などの統計量も計算できます。データの件数は 30件程度までが適切です。それ以上の件数の場合、データベースアプリと連携して抽出したデータを使う方が効率的です。
👨‍🏫 プレゼンテーション	Microsoft Powerpoint google slide	講演スライドやポスターを作成できます。 ^2 )
グラフィックス	illustrator photo shop svgtopng gitmind mermaid	図形、地図や写真などの画像の作成や編集をします。
ＣＡＤ	Solid works *	図面
ＣＡＤ	Autodesk AutoCAD Web	図面
生成ＡＩ	Chat GPT Gemini	文章や画像の生成をします。
Ｗｅｂページ作成	HTML editor
データベース	Microsoft Access Microsoft SQL Server
動画編集
👨‍🏫 プログラミング	google colab
ビジネス・グループウェア	メールチャット Slack 会議 Zoom, Teams, Meet カレンダー、連絡先、名刺交換 SNS

名称	グラフ	説明

指数関数		python +matplotlib import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt xy = [(p, math.exp(p)) for p in \ np.arange(start = - 2, stop = 2, step = 0.1)] z = [list(t) for t in zip(*xy)]; x = z[0]; y = z[1] fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show()
逆ネルンスト		電池の充放電曲線で現れます。
確率曲線
正規分布関数		確率統計で多用されます。品質管理でも大切です。

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：

python（パイソン）

colabの概要

アプリの利用

プログラミング言語

注釈（コメント）

変数

関数

図形と関数

2dグラフィクス

python（パイソン）

回帰

回帰

回帰分析

python（パイソン）

Matplotlib

2dグラフィクス

SOC-OCV曲線

パイソンで描いたコールコールプロット

◇ 参考文献

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。