
Pythonの特徴と数学演算の基本
Pythonはシンプルで読みやすいプログラミング言語で、数学演算にも優れた機能を持っています。Pythonでの数学演算の基本として、算術演算子と数学関数があります。
Pythonでの算術演算子の使用方法
算術演算子は、四則演算と剰余の計算を行うための演算子です。
1 2 3 4 5 | print ( 2 + 3 ) # 加算 print ( 5 - 1 ) # 減算 print ( 2 * 4 ) # 乗算 print ( 10 / 2 ) # 除算 print ( 10 % 3 ) # 剰余 |
結果はそれぞれ、5、4、8、5.0、1となります。
Pythonでの数学関数の使い方
数学関数は、三角関数、対数関数、指数関数など、様々な数学的な計算を行うための関数です。
1 2 3 4 | import math print (math.sin(math.pi / 2 )) # 正弦関数 print (math.log( 2 )) # 自然対数 print (math.exp( 2 )) # 自然対数の底の累乗 |
結果はそれぞれ、1.0、0.6931471805599453、7.3890560989306495となります。
Pythonでの統計計算の方法
Pythonでの統計計算には、統計関数やNumPyといったライブラリが利用できます。
1 2 3 4 5 | import statistics data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] print (statistics.mean(data)) # 平均値 print (statistics.median(data)) # 中央値 print (statistics.stdev(data)) # 標準偏差 |
結果はそれぞれ、3、3、1.5811388300841898となります。
Pythonでの確率と統計の基本
Pythonでの確率と統計には、確率分布やモンテカルロ法、機械学習などがあります。
1 2 3 4 5 | import random # 2つのサイコロを振った場合の合計の確率分布 dice = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] results = [i + j for i in dice for j in dice] print (results.count( 7 ) / len (results)) # 7が出る確率 |
結果は、0.16666666666666666となります。
Pythonでの行列計算の基本
Pythonでの行列計算には、NumPyライブラリが利用できます。
1 2 3 4 | import numpy as np A = np.array([[ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ]]) B = np.array([[ 5 , 6 ], [ 7 , 8 ]]) print (np.dot(A, B)) # 行列の積 |
結果は、[[19 22] [43 50]]となります。
まとめ
Pythonは、数学演算や統計計算に優れた機能を持っています。算術演算子や数学関数、統計関数、確率分布、行列計算などの基本的な内容を学ぶことで、数学的な計算をPythonで簡単に実行することができます。