「ブログはじめ」として、先日から試していた検証を連載形式で書いていきます。
今後は別の興味あるテーマにも少しずつ広げていきたいなあ。
数式を処理するプログラミングとしては、以前は商用製品、例えば、MathWorks MATLAB、Wolfram Matheatica、MapleSoft Maple などが使われてきました(仕事で使おうとすると結構高いんでよね)。または、無料で配布されている似たようなソフトである MAXIMA を使っている方もいると思います。
しかし、データサイエンスが話題になるにつれて Python を使う人も増えてきていると思います。しかし、ここではあえて Pyhton を使わずに、Mathematica 開発元である Wolfram Research 社が無料で公開(ただ、用途によってはお金がいるようなので注意)している Wolfram Engine を使って Python で使われる Jupyter と組み合わせて使うことにしました。
Python でコードを書いていて、時々面倒だと感じるのは import です。データ処理に使う場合、numpy、scipy、matplotlib などいろんなものをインポートしないと動きません。
Wolfram Engine では、こういったものをすべてエンジンが持っているので、いきなり関数を書けます。それでも、Mathematica と同等には動かないとこは当然ですよね。製品が売れなくなるわけですから。しかし、グラフィックスの処理などが厳しいですが、数式を処理する分には問題ないかと。
で、今回使った環境を書いておきます。
- Windows 10/11 (64 bit)
- Wolfram Engine 13.1 (Community Edition)
- Python 3.11
- Jupyter
- Wolfram Language for Jupyter
上を見て思ったでしょ。「結局、Python を使うんじゃん。」
これは Jupyter をインストールするためなんです。おゆるしを。
今日はここまで。
「早く本題に入れよ!」という声が聞こえてきそうですが、、、