岡本安晴＠（日本女子大学定年退職）です。 ２要因分散分析 http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/Python/misc/anova2factors/ 判別分析 http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/Python/misc/DiscrimAnal/ 多次元尺度法 http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/Python/misc/MDS/ のプログラムをPythonで作ってみて、コードの記述が簡単になることを あらためて確認しました。これらは古典的分析法ですが、最近注目されている データ分析（機械学習・深層学習；データに対してモデルのパラメータを 逐次的・探索的に求めることを学習（learning）・訓練（training）と 呼んでいるようです）でのプログラミングスタイルに倣って作成しましたが、 勿論、C/C++風のスタイルも可能です。 次、何か新しい言語を試してみたいと思われている方は、Pythonも １つの候補だと思います。Pythonは、昔のBASIC風の簡単なプログラミングから 機械学習・深層学習・TensorFlowまで楽しめます。もちろん汎用言語なので 分野も幅広く使われています。 グラフ描画、ファイル入出力、行列計算、Stanの使い方については 岡本安晴「いまさら聞けないPythonでデータ分析」丸善出版 で入門解説を行っています。 以前、本メーリングリストに 「Pythonでは一行も書けない」 というような感想が書かれていましたが、Pythonicという独特のスタイルに 戸惑われたのだと思います。分かってしまえば、既に他のスクリプト言語で プログラムを作成してこられた方なら、Pythonも自分流に簡単に使えると 思います。 横浜市在住 岡本安晴
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