Pythonのscipyライブラリの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonのscipyライブラリの使い方について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

 

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まるでしょう。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

scipyライブラリとは

scipyライブラリとは、Pythonの科学技術計算ライブラリのことです。

scipyライブラリは、Pythonで配列や行列の演算などを扱うときに用いられるnumpyライブラリを内包しているため、統計などの高度な数学的計算を簡単に実行することができます。

 

scipyライブラリでできること

scipyライブラリでは、以下のようなことが可能です。

高校数学

• 積分する
• 三角関数の計算をする
• 指数を計算する
• 対数を計算する

統計学

• 合計値を求める
• 平均値を求める
• 分散を求める
• 標準偏差を求める

 

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実際にコードで表してみよう

以下がコード例となります。

高校数学

積分する

from scipy.integrate import quad
import numpy as np
def function(x):
    return x**2 +3*x

x = np.arange(-5,5,0.1)
I, _ = quad(function, 0, 3)
print(I)

 

三角関数のグラフを描く

※sin, cosの計算をします

import scipy as sp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.arange(0,10,0.01)
y1 = sp.sin(x)
y2 = sp.cos(x)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("y=sin(x) & y=cos(x)")
plt.plot(x,y1, label="sin")
plt.plot(x, y2, label="cos")
plt.legend()
plt.show()

 

指数関数のグラフを描く

※以降importは省略します。

x = np.arange(-5,5,0.1)
y = sp.exp(x)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("y=exp(x)")
plt.plot(x,y)
plt.legend()
plt.show()

 

対数関数のグラフを描く

x = np.arange(0.1,5,0.1)
y = sp.log(x)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("y=log(x)")
plt.plot(x,y)
plt.legend()
plt.show()

 

統計学

合計値を求める

data=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
sp.sum(data)

 

平均値を求める

data=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
sp.mean(data)

 

分散を求める

data=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
sp.var(data, ddof = 0)

標準偏差を求める

data=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
sp.std(data, ddof = 0)

このように、Pythonでグラフを書くためのライブラリであるmatplotlibと組み合わせて用いることで、高度な数学のグラフも簡単に描くことが可能です。

 

まとめ

この記事では、scipyライブラリについて簡単に紹介しました。

scipyを使いこなせるようになると、高度な数学的計算を一瞬で片付けることが可能です。

scipyでできることは非常に多いことから、興味のある方は色々と調べてみましょう。

 

執筆してくれたメンター

柴山真沙希（しばやままさき） 大手IT企業などでエンジニアとして2年ほど勤務した後、個人事業主としてプログラミングスクール「エンペサール」を経営。 子供から大人まで幅広い層を対象にプログラミングを教えている。 得意言語はPython, HTML, CSSで、機械学習やデータ分析、スクレイピングなどが得意。サッカー観戦や読書が趣味である。

 

 

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