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=== Pythonモジュール管理ツール(pip または pip3)のインストール === === Pythonの起動とモジュール管理のインストール ===
Pythonはプログラミング言語であるとともに、開発・実行環境をインストールするとコード・インタープリタも一緒にインストールされる。インタープリタとは、プログラミング言語のソースコードを入力すると1行ずつ、その場でコードの意味を理解して適切な計算を行ってくれるものである。普通のプログラミング言語ではプログラムとしてまとまったソースコードを書き上げた後で、それをコンパイルして実行可能形式のプログラムに変換してから実行する必要があるが、インタープリタでは書いたコードが1行ずつ順に実行されるため、対話的なコードの記述・実行が可能である。
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=== Pythonモジュールのインストール === また、他のプログラミング言語と同様に様々な機能がライブラリという形で利用可能である。必要に応じてライブラリ（Pythonではモジュールと呼ばれる）をインストールして利用することができる。モジュール管理ツール（pipまたはpip3）も既にインストールされている。

==== Macの場合 ====
ターミナル（Terminal）というアプリケーションを起動する。すると、コマンドラインでいろいろなコマンドを実行できる環境が立ち上がるとコマンドの入力を受け付ける状態（プロンプト）になっている。Python3を実行するには、コマンドプロンプトに以下のように入力する。
{{{
$ python3
}}}
これでPythonのインタープリタが起動し、対話的にコードを記述することが可能である。インタープリタを終了するにはCtrl-Dを押す（コントロール・キーを押しながらDキーを押す）。他にもexit()やquit()と入力して終了することもできる。

今回の演習ではnumpyとmatplotlibというモジュールを使用するので、それらをインストールする。
{{{
pip3 install numpy matplotlib
}}}
ときどき、pip3のバージョンが古いのでアップグレードするように促されることがあるが、その場合は
{{{
pip3 install pip --upgrade
}}}
を実行してpip3のバージョンを更新する。

==== Windows10の場合 ====
すべてのプログラムから「Python 3.9」->「IDLE (Python 3.9 for 64-bit)」を選択して実行する。これでインタープリタが起動する。インタープリタを終了するにはCtrl-Z、exit()、quit()のいずれかを入力する。

モジュールをインストールするにはpip3を使うが、コマンド・プロンプトまたはPowershellというプログラムを使う。タスクバーの検索入力に"cmd"や"powershell"と入力すると候補を表示してくれるので、そこから選択して実行する。Powershellの方が少し使いやすい。これはMacやLinuxにおけるターミナルに相当するもの（上のMacの項を参照）で、コマンドを入力して実行することができる。そこで以下のように入力してモジュールをインストールする。
{{{
pip3 install numpy matplotlib --user
}}}
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Pythonインタープリタを起動して、以下のコードを入力してみる。
{{{
import matplotlib.pyplot as plot
import math
xdata = [ 0.1*i for i in range(100) ]
ydata = [ math.sin(x) for x in xdata ]
plot.plot(xdata, ydata, marker='o')
plot.show()
}}}

Python Matplotlib

ソフトウェアのインストール方法

Python3のインストール

Mac/Linuxの場合

https://www.python.org/　からPython3.9.0をダウンロードしてインストールする。

Windows10の場合（１）

Python3.9.0 をダウンロードしてインストールする際に"Add Python 3.9 to PATH"を有効にする。 これはコマンドプロンプトやPowershellからpythonを実行するときに必要である。 python-install-windows.png

既に、インストールし後にPATHを登録するには再度インストーラーを実行して設定を変更するために"Modify"を選択する。 そして、"Advanced Options"の設定で"Add Python to environment variables"を有効にする。

python-install-modify1.pngpython-install-modify2.png

Windowsの場合には、後でPythonモジュールmatplotlibをインストールする際にC++コンパイラが必要なため、それもインストールする必要がある。 https://visualstudio.microsoft.com/ja/ からVisual Studio Community 2019 をダウンロードしてインストールする。その際、インストールするコンポーネントを選択できるので以下のように「C++によるデスクトップ開発」を選択してインストールする。ディスク領域を7 GB程度使用するので領域に余裕がない場合はLinuxシステムをインストールしてその中でPythonを使うようにした方がよいかもしれない。

VSinstall.png

Windows10の場合（２）

Windows System for LinuxやVirtual Boxという仮想化ソフトウェアを使ってLinux OSをWindows上のアプリケーションのように使うことができる。 挑戦したい人は以下のページを参考にやってみて下さい。Linux PCと同等の機能を使えるのでLinuxの扱いに慣れている人にとってはとても便利である。

Pythonの起動とモジュール管理のインストール

Pythonはプログラミング言語であるとともに、開発・実行環境をインストールするとコード・インタープリタも一緒にインストールされる。インタープリタとは、プログラミング言語のソースコードを入力すると1行ずつ、その場でコードの意味を理解して適切な計算を行ってくれるものである。普通のプログラミング言語ではプログラムとしてまとまったソースコードを書き上げた後で、それをコンパイルして実行可能形式のプログラムに変換してから実行する必要があるが、インタープリタでは書いたコードが1行ずつ順に実行されるため、対話的なコードの記述・実行が可能である。

また、他のプログラミング言語と同様に様々な機能がライブラリという形で利用可能である。必要に応じてライブラリ（Pythonではモジュールと呼ばれる）をインストールして利用することができる。モジュール管理ツール（pipまたはpip3）も既にインストールされている。

Macの場合

ターミナル（Terminal）というアプリケーションを起動する。すると、コマンドラインでいろいろなコマンドを実行できる環境が立ち上がるとコマンドの入力を受け付ける状態（プロンプト）になっている。Python3を実行するには、コマンドプロンプトに以下のように入力する。 

$ python3

これでPythonのインタープリタが起動し、対話的にコードを記述することが可能である。インタープリタを終了するにはCtrl-Dを押す（コントロール・キーを押しながらDキーを押す）。他にもexit()やquit()と入力して終了することもできる。

今回の演習ではnumpyとmatplotlibというモジュールを使用するので、それらをインストールする。 

pip3 install numpy matplotlib

ときどき、pip3のバージョンが古いのでアップグレードするように促されることがあるが、その場合は 

pip3 install pip --upgrade

を実行してpip3のバージョンを更新する。

Windows10の場合

すべてのプログラムから「Python 3.9」->「IDLE (Python 3.9 for 64-bit)」を選択して実行する。これでインタープリタが起動する。インタープリタを終了するにはCtrl-Z、exit()、quit()のいずれかを入力する。

モジュールをインストールするにはpip3を使うが、コマンド・プロンプトまたはPowershellというプログラムを使う。タスクバーの検索入力に"cmd"や"powershell"と入力すると候補を表示してくれるので、そこから選択して実行する。Powershellの方が少し使いやすい。これはMacやLinuxにおけるターミナルに相当するもの（上のMacの項を参照）で、コマンドを入力して実行することができる。そこで以下のように入力してモジュールをインストールする。 

pip3 install numpy matplotlib --user

簡単のグラフの描画

Pythonインタープリタを起動して、以下のコードを入力してみる。 

import matplotlib.pyplot as plot
import math
xdata = [ 0.1*i for i in range(100) ]
ydata = [ math.sin(x) for x in xdata ]
plot.plot(xdata, ydata, marker='o')
plot.show()

配列データ

データに対する演算

最小2乗法による関数のフィット

関数の定義

フィット

MatplotlibTutorial (最終更新日時 2021-10-04 05:11:13 更新者 TakanoriKono)