MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その12【基本的な使い方②】

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はじめに
登場人物
Python(Numpy)の基本的な使い方
Scilabの基本的な使い方
まとめ

はじめに

前回から、各ツール、言語による行列関連の基本的な使い方についてやり始めたところ。
まずは以下をそれぞれで試してみる。

単純なスカラー計算。
ベクトルの定義。
等差数列の作成。
行列の定義。

MATLABに関しては前回実施したので、
今回はPython(Numpy)とScilab。

登場人物

博識フクロウのフクさん

イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1

エンジニア歴8年の太郎くん

イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1

Python(Numpy)の基本的な使い方

太郎くん

前回はMATLABだったから、
同じようなことをPython(Numpy)でやらせればOKだね。

フクさん

ざっと流すとこんな感じだな。

# 単純計算
>>> a=1
>>> b=2
>>> c=a+b
>>> c
3

# ベクトル
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1,2,3])
>>> x
array([1, 2, 3])

# 等差数列
>>> np.linspace(0, 10, 5)
array([ 0. ,  2.5,  5. ,  7.5, 10. ])

# 行列
>>> A=np.array([[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]])
>>> A
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

太郎くん

まぁMATLABとクセが違うけども、
Numpyも手馴れてる方だし、あんまり問題なさそうだな。

Scilabの基本的な使い方

フクさん

この勢いでScilabもやってしまおう。

// 単純計算
-->a=1;
-->b=2;
-->c=a+b;
-->c

 c  =

    3. 
-->

// ベクトル
-->x=[1;2;3]

 x  =

    1.  
    2.  
    3.  
// 等差数列
-->linspace(0,10,5)

 ans  =

    0.    2.5    5.    7.5    10. 

// 行列
-->A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

 A  =

    1.    2.    3.  
    4.    5.    6.  
    7.    8.    9.

太郎くん

Scilabの方はMATLABと一緒かー。

フクさん

そうだね。
違いとしては、コメントが「//」ってところか。
ここも合わせてくれれば完全にコピペで行けるんだが・・・。

太郎くん

まぁその程度だったら一気に置換でもいいんじゃん？

フクさん

そうそう。
いつもそんな感じでやってる。

太郎くん

でも、まぁ確かにMATLABが手元に無い場合に触ってみるという意味では
丁度良いツールな気はするねー。