エレガントなscipy Pythonによる科学技術計算

豊富な科学関連、数学関連のライブラリを持つＰｙｔｈｏｎは、多くの科学技術分野で使われています。本書では、ＳｃｉＰｙの使い方とその威力を紹介するだけでなく、実際の科学データとＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ＩＰｙｔｈｏｎ、Ｊｕｐｙｔｅｒノートブック、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｉｍａｇｅといったライブラリやツールを利用して実際の問題を解決する作業を通じて、数学的計算の基礎となるデータ構造のＮｕｍＰｙ配列を使いこなし、科学技術計算の明確かつ簡潔かつ効率的でエレガントなコードの書き方を学ぶことができます。掲載コードとデータ、環境、ツールはすべて本書のＧｉｔＨｕｂから利用可能です。Ｐｙｔｈｏｎ　３対応。

目次 : １章　エレガントなＮｕｍＰｙ：科学Ｐｙｔｈｏｎの基礎/ ２章　ＮｕｍＰｙとＳｃｉＰｙを用いた分位数正規化/ ３章　ｎｄｉｍａｇｅを使った画像領域のネットワーク/ ４章　周波数と高速フーリエ変換/ ５章　疎行列を用いた分割表/ ６章　ＳｃｉＰｙで行う線形代数/ ７章　ＳｃｉＰｙを使って関数を最適化する/ ８章　Ｔｏｏｌｚを使って小さなノートパソコンでビッグデータを処理する方法/ 付録　演習の解答

【著者紹介】
ファン・ヌニエス=イグレシアス : フリーランスのコンサルタントであり、オーストラリア、メルボルン大学リサーチサイエンティスト。前職はＨＨＭＩのＪａｎｅｌｉａ　Ｆａｒｍの研究員で、同僚にＭｉｔｙａ　Ｃｈｋｌｏｖｓｋｉｉ（高名な神経生物学者）がいた。その前は、南カリフォルニア大学の研究助手兼ＰｈＤの学生だった（南カリフォルニア大学ではＸｉａｎｇｈｏｎｇ　Ｊａｓｍｉｎｅ　Ｚｈｏｕの指導のもと、計算生物学を学ぶ）。主な研究分野は、神経科学と画像解析

ステファン・ファン・デル・ウォルト : カリフォルニア大学バークレー校データサイエンス学部の研究助手であり南アフリカのステレンボッシュ大学の応用数学のシニア講師。１０年以上にわたり科学用オープンソースソフトウェアの開発を続け、ワークショップやカンファレンスでＰｙｔｈｏｎを教えることを楽しんでいる。ｓｃｉｋｉｔ‐ｉｍａｇｅの開発者、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｉＰｙ、ｃｅｓｉｕｍ‐ｍｌのコントリビュータ

ハリエット・ダッシュノー : 生物情報学者であり、メルボルン大学生物化学部マードック子供研究所、ＶＬＳＣＩ（ビクトリア生命科学計算研究所）勤務。メルボルン大学で心理学、遺伝子と生物化学の学士号、生物情報学の修士号を取得。現在ＰｈＤ取得に向けて取り組んでいる。ゲノム、Ｓｏｆｔｗａｒｅ‐Ｃａｒｐｅｎｔｒｙ（研究用計算を教育するＮＰＯ）、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒ、Ｕｎｉｘ、Ｇｉｔなどを教えるワークショップの運営を行っている

山崎邦子 : 数値シミュレーションに基づく地球温暖化予測を行うイギリス気象庁の研究者。シミュレーション結果の解析や描画に日々楽しくＰｙｔｈｏｎを駆使している。福岡県立修猷館高校卒、東京大学理学士、東京大学理学修士、オックスフォード大学博士（物理学）

山崎康宏 : 早稲田大学理工学部出身。東京大学大学院在学中のころカナダに渡り、専門を海洋物理学から気象力学に変え、博士課程をやり直す。学位取得後英国に渡り、現在も気候変動関連の研究を細々と続けている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）