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#author("2021-04-09T19:27:50+09:00","default:LabMember","LabMember")
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* Python Tutorial [#rb6eca53]

Pythonは，数値計算に限定しない汎用のインタープリタ言語である．その適用範囲は広大で，個人が日常の細かい作業を行うのに使うスクリプトから，動的Webページの生成，大掛かりなアプリケーションまで様々に利用されている．Pythonはそもそもモジュールによって機能拡張する事を前提として設計されており，そのため数値計算や数式処理用の拡張モジュールが開発され，科学技術分野で徐々に利用されてきている．

- 汎用言語であり，様々な用途の拡張モジュールが開発されているので，非常に幅広い応用分野を持つ
- 各種プラットフォーム用のPythonがオープンソースで開発されており，無料で利用可能
- プログラミング言語としてのデザインがMatlabやScilabよりも優れている(著者私見)
- Pythonは初心者にとって最も学びやすい言語の一つとされる
- 科学技術計算用に，ScipyやMatplotlib等のモジュールを導入することにより，強力な数値計算言語として利用可能
- Matplotlibで生成されるグラフの品質は，MatlabやScilabよりずっと高い
- Sympyを利用すれば，数式処理も可能
- Jupyter LabなどのIDEが充実している，しかもMatlabよりずっと軽い(著者私見)

普段づかいで最も利用するのは科学技術計算であろうから，ここではそれに限定して使い方を簡単にまとめる．ただし，留意してほしいのはPythonの用途は科学技術計算に限定されるものではなく，より広範囲な分野で使えるということである．
慣れてきたら計算以外の用途にもチャレンジしてみて欲しい．

** [[Pythonの環境構築>PythonTutorialInstall]] [#t33b300a]
初めてPythonの環境構築をする人に向けた解説．
** [[Pythonの基本>PythonTutorialBasic]] [#m4e98518]
基本的なPythonの使い方について．
** Pythonを使ったデータ解析の例 [#t4caa322]

実際にデータ解析をする方法についての例．Jupyterをインストールしてください．
*** [[その1>PythonTutorialExample1]] [#x5086e63]
データの読み込み，伝達関数のプロット，フィッティング
*** [[その2>PythonTutorialExample2]] [#df0b91e1]
パワースペクトルのキャリブレーション
*** [[その3>PythonTutorialExample3]] [#va9e81c2]
時系列データのフーリエ変換