[fpr 3942] Pythonでプログラミング

Yasuharu Okamoto


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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