科学技術計算のためにPythonを導入したいと考えている人のためのページです。
Pythonの導入
実際にコードを実行して確かめながら、Pythonの基本的な文法を抑え（Pythonの基礎）、数値計算用ライブラリのNumPyの記事（NumPyの基礎）と、プロット可視化ライブラリのMatplotlibの記事（Matplotlib）を読めば、それなりのことが出来るようになります。
Jupyter Notebook ショートカット集
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Pythonの基礎（１）
Pythonの基礎（２）
Matplotlib
Numpyの基礎（１）導入
Numpyの基礎（２）生成関数
Numpyの基礎（３）配列に関数を作用させる
Numpyの基礎（４）データ型（C,Fortranとの比較）
Numpyの基礎（５）要素の取り出し方
Numpyの基礎（６）ブロードキャスト
Numpyの基礎（７）線形代数やフーリエ変換
Numpyの基礎（８）様々な形式に対応したファイル入出力
ファイル読み込み
文字列操作（１）数値を文字列にフォーマットする
文字列操作（２）文字列に関数を適用する
読みやすいPythonコードを書こう
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Fortran, C言語 との連携
Pandas ― データ分析（１）時系列などをうまく扱えるようにする
Pandas ― データ分析（２）複数の列を持った表形式でデータを格納する
Pandas ― データ分析（３）データを分割し、個別に集計する
Pandas ― データ分析（４）高度なファイル入出力
Pandas ― データ分析（５）応用：都道府県別人口推移
Seaborn ― matplotlib をより美しく、使いやすく
shやBashの代わりにPythonを使う
SymPy ― 代数演算（１）文字を文字のまま計算する
SymPy ― 代数演算（２）応用：ラグランジアンから運動方程式を求めて二重振り子を解く
高速化Tips
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