Pythonは何に使用されますか?Pythonプログラミング言語の10以上のコーディング使用。

🔹ようこそ

こんにちは!この質問について考えてみてください。

Pythonは実際のシナリオでどのように適用されますか?

Pythonを学んでいて、その答えを知りたい場合は、この記事が役に立ちます。

このプログラミング言語のアプリケーションと大きな可能性を明確に理解することで、旅の途中で必要となるモチベーションを得ることができます。

さぁ、始めよう!✨

🔸実世界のシナリオでのPython

Pythonは、次のような、想像できるほぼすべての業界および科学分野で使用されています。

  • データサイエンス。
  • 機械学習。
  • ウェブ開発。
  • コンピュータサイエンス教育。
  • コンピュータビジョンと画像処理。
  • ゲーム開発。
  • 医学と薬理学。
  • 生物学とバイオインフォマティクス。
  • 神経科学と心理学。
  • 天文学。
  • ロボット工学、自動運転車、ビジネス、気象学、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)開発などの他の分野。

この記事では、これらの業界におけるこのプログラミング言語の幅広いアプリケーションについて、例、使用例、Pythonライブラリを使用して説明します。データサイエンスにおけるPythonのアプリケーションから始めましょう。

🔹データサイエンス:分析と視覚化

おそらく、Pythonの最も人気のあるアプリケーションの1つはデータサイエンスです。データ分析と視覚化のために開発されたPythonライブラリの力は驚くべきものです。理由を見てみましょう。

データサイエンスアプリケーション

Pythonデータ視覚化ライブラリを使用すると、次のようなさまざまなプロットや視覚的表現を作成できます。

  • 線、棒、およびマーカー。
  • 画像、輪郭、フィールド。
  • サブプロット、軸、および図。
  • 統計(箱ひげ図、棒グラフ、およびヒストグラム)。
  • 円グラフと極座標チャート。
  • 3Dプロット。
  • もっと!

使用するパッケージまたはライブラリに応じて、テキスト、ラベル、注釈、色、形状、コレクション、アニメーション、およびインタラクティブ機能をプロットに追加できます。

💡ヒント:上の画像では、Pythonで生成されたデータ視覚化の例をいくつか見ることができます。

ライブラリとパッケージ

データサイエンスでPythonを使用するための最も人気のあるパッケージとライブラリのいくつかを見てみましょう。

データ分析のためのPython

  • NumPy:このパッケージは、「Pythonを使用した科学計算の基本パッケージ」として説明されています。このパッケージの公式ウェブサイトによると、「Pythonで働くほぼすべての科学者はNumPyの力を利用しています」。
  • Pandas:「高速で、強力で、柔軟性があり、使いやすいオープンソースのデータ分析および操作ツール」です。

データ視覚化のためのPython

  • Matplotlib:「Pythonで静的、アニメーション、インタラクティブな視覚化を作成するための包括的なライブラリ」です。このライブラリで何ができるか知りたい場合は、サンプルギャラリーをご覧ください。
  • Seaborn:は「matplotlibに基づくPythonデータ視覚化ライブラリ」です。このライブラリで何ができるか知りたい場合は、サンプルギャラリーをご覧ください。
  • ggplot2:は、「グラフィックの文法に基づいて、宣言的にグラフィックを作成するためのシステム」です。公式ウェブサイトによると、「データを提供し、変数を美学にマッピングする方法、使用するグラフィカルプリミティブを指示すると、詳細が処理されます。」
  • Bokeh:は「最新のWebブラウザ用のインタラクティブな視覚化ライブラリ」です。
  • パンダ:このライブラリには、データを視覚化するための多くのツールがあります。

学習リソース

Python、Jupyter Notebooks、Numpy、Pandas、CSVファイル、データフレームなどを使用してデータ分析と視覚化を学びたい場合は、freeCodeCampのPython認定付き無料データ分析から旅を始めることができます。

認定期間中は、次のプロジェクトに取り組み、完了します。

  • 平均分散-標準偏差計算機。
  • 人口統計データアナライザー。
  • 医療データビジュアライザー。
  • ページビュー時系列ビジュアライザー。
  • 海面予測子。

freeCodeCampのYouTubeチャンネルには、開始するための次の優れた無料チュートリアルもあります。

  • Pythonを使用したデータ分析– Santiago Basultoによる初心者向けのフルコース(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)。
  • Python for Data Science – DataPublishingでPandas、Matplotlib、Numpyなどを学ぶ
  • キースガリによるMatplotlibクラッシュコース
  • キースガリによる初心者のためのPythonNumPyチュートリアル

さらに、これらのライブラリの操作方法を学びたい場合は、次のリソースが役立ちます。

  • Matplolibチュートリアル:すばらしい視覚化を作成する方法を教えるための無料の入門、中級、および上級チュートリアル。
  • パンダの「はじめに」セクション:無料の入門チュートリアル。
  • NumPy Learnセクション:開始に役立つ外部リソースの厳選されたコレクション。

🔸機械学習

Pythonは、機械学習の魅力的な領域に参入したいすべての開発者にとって不可欠なツールです。機械学習の簡単な紹介を見てみましょう。

機械学習とは何ですか?

機械学習は、自分で学習できるシステムを作成するコンピュータサイエンスの分野です。

このタイプのシステムは、システムの「学習」に役立つ入力データに基づいて継続的に改善されるアルゴリズムを使用します。以前の知識に基づいて新しいシナリオで適切な出力を生成することにより、新しいシナリオに自律的に対応する方法を学習します。

これらのシステムの最も驚くべき点の1つは、継続的に改良されていることです。

これらは、プログラムが実行できるすべての可能なアクションを指定するPythonスクリプトで通常作成するプログラムとは異なります。機械学習では、システムは「考え」、以前の知識に基づいて決定を下すように訓練されています。

これが、機械がデータから「学習」すると言う理由です。

💡ヒント:これはGoogleによる興味深い講演です:Machine Learning Zero to Hero(Google I / O'19)。

ニューラルネットワーク:機械学習のビルディングブロック

ニューラルネットワークは、システムの処理ユニットです。彼らは、脳のニューロンの実際のネットワークをシミュレートしようとします。それらの仮想「ニューロン」は入力を受け取り、その入力を処理する方法を学び、以前の知識に基づいて出力を生成します。

これは、outbrainが毎日のすべての瞬間に行うことと非常によく似ています。

ニューラルネットワークのおかげで、機械学習アルゴリズムは、以前の知識に基づいて、特定の入力から期待される出力を予測する方法を学習できます。

たとえば、YouTubeでおすすめの動画を見ると、それらのおすすめは、以前のパターンに基づいて見たい動画を予測するニューラルネットワークによって生成されました。すごいですよね?

💡ヒント:このYouTubeの例について詳しく知りたい場合は、これはGoogleによる興味深い記事です。

Pythonと機械学習

私はあなたが尋ねているに違いないと確信しています:この分野でのPythonの役割は何ですか?これは、このタイプのシステムをプログラムするために使用される最も人気のある強力なツールの1つです。

機械学習に適用されるPythonを操作するために世界中の開発者が使用する最も人気のあるライブラリの1つは、TensorFlowです。これは、Google BrainTeamによって開発された無料のオープンソースライブラリです。このライブラリは、Googleでの研究と制作に使用されます。

Googleの人工知能部門のリーダーであるジェフディーンによると、

現在、音声認識システム、新しいGoogleフォト製品、Gmail、Google検索で多用されています。(ソース)

最良の部分は、世界中の開発者がこのライブラリを使用して実際の問題に取り組むことができることです。

💡ヒント:これは、Googleが作成したTensorFlowに関するすばらしい動画です。

これらは、機械学習に使用される他の2つの人気のあるPythonライブラリです。

  • Keras –Pythonで書かれたオープンソースのニューラルネットワークライブラリ。
  • PyTorch –ニューラルネットワークの開発とトレーニングに使用されるオープンソースの機械学習ライブラリ。

Pythonの機械学習プロジェクト

機械学習の可能性は本当に無限大です。それはあなたが考えることができる事実上すべての領域と文脈に適用することができます。タスクでパターンからの学習と出力の予測が必要な場合は、機械学習モデルが間違いなく役立ちます。

たとえば、作成できるプロジェクトの種類を理解するために、freeCodeCampのカリキュラムにはPython認定を取得した無料の機械学習が含まれています。

認定期間中は、次のプロジェクトに取り組み、完了します。

  • 最初はグー、じゃんけん。
  • 猫と犬の画像分類子。
  • K最近傍法を使用したレコメンデーションエンジンを予約します。
  • 線形回帰の健康コスト計算機。
  • ニューラルネットワークSMS分類器。

実際のアプリケーションのその他の例

Googleが所有する「データサイエンティストと機械学習実践者のオンラインコミュニティ」であるKaggleで、機械学習のアプリケーションの例をさらに見つけることができます。

このプラットフォームでは、プロジェクトに取り組んだり、コンテストに参加したりして、Pythonと機械学習のスキルを練習できます。

機械学習で取り組むことができるプロジェクトの種類を理解するために、Kaggleでの以前のコンテストには次のものがあります。

  • 肺機能低下の予測。
  • タイタニック号での生存を予測する。
  • 鳥の個体数を監視するための構築ツール。
  • 有名なランドマークにラベルを付ける。
  • COVID-19スプレッドの予測。
  • ウォルマートの小売商品の販売台数を見積もる。
  • 顔や音を操作して動画を識別する。
  • 主要都市の交差点での待ち時間の予測。
  • 顧客の取引からの不正の検出。
  • 映画の世界的な興行収入を予測する。
  • ペットの養子縁組を予測する。
  • パイロットが気を散らしたり、眠くなったり、その他の危険な認知状態にある場合のリスクを特定します。

ご覧のとおり、この短いプロジェクトリストでは、アプリケーションは医療からビジネス、生物学からリスク検出、不正検出から画像処理まで多岐にわたります。機械学習を使用して現実の問題に取り組むとき、可能性は本当に無限大です。

学習リソース

freeCodeCampのYouTubeチャンネルには、Pythonで機械学習を始めるのに役立つチュートリアルがあります。

  • TensorFlow2.0コンプリートコース-初心者向けPythonニューラルネットワークチュートリアル
  • コネクトフォーをプレイするAIを開発する-Pythonチュートリアル
  • Scikit-Learnコース-Pythonチュートリアルでの機械学習
  • ディープラーニングのためのPyTorch-フルコース/チュートリアル

🔹Web開発

Pythonは、Web開発の分野で、Webアプリケーションのバックエンドを構築するために使用されます。このセクションは、バックエンドとは何か、そしてそれがWebアプリケーションの作成にどのように役立つかについて少し話すことから始めましょう。

バックエンドWeb開発用のPython

Webアプリケーションでは、ユーザーと対話してユーザーに表示されるものを作成するために使用されるすべてのコードは、アプリケーションのフロントエンド部分と呼ばれます。

Pythonは、アプリケーションの舞台裏の機能をコーディングするために使用されます。これは、アプリケーションのすべての機能を強化する部分ですが、画面には直接表示されません。

アプリケーションのサーバー側を処理し、ユーザーがデータを要求したときに必要なすべてのデータベースと対話します。要求されたデータをユーザーに返し、アプリケーションを期待どおりに実行します。

💡ヒント:フルスタックWeb開発には、Webアプリケーションのフロントエンドとバックエンドの両方が含まれ、データベースの操作中にユーザーに提示できるようにします。

Webフレームワーク

これらはいくつかの人気のあるPythonWebフレームワークです:

  • Django:「迅速な開発とクリーンで実用的なデザインを促進する高レベルのPythonWebフレームワーク」。
  • Flask:PythonでWebアプリケーションを開発するために使用される非常に人気のあるマイクロフレームワーク。
  • Pyramid:「小さくて高速で現実的なPythonWebフレームワーク」。
  • Web2Py:「高速でスケーラブルで安全でポータブルなデータベース駆動型Webベースアプリケーションを迅速に開発するための無料のオープンソースフルスタックフレームワーク」。
  • ボトル:「Python用の高速、シンプル、軽量のWSGIマイクロWebフレームワーク」。

学習リソース

freeCodeCampのYouTubeチャンネルには、PythonでのWeb開発を学ぶための優れた無料チュートリアルがあります。

  • Python DjangoWebフレームワーク-初心者向けのフルコース
  • Python用Flaskを学ぶ-完全なチュートリアル
  • Flaskを使用したWebプログラミング-コンピュータサイエンス入門-ハーバード大学のCS50(2018)
  • フルスタックPythonFlaskチュートリアル-ソーシャルネットワークを構築する

これらは、これらのフレームワークの操作方法を学ぶための優れた無料のリソースでもあります。

  • Djangoの「ファーストステップ」セクション
  • ピラミッドチュートリアル
  • ピラミッドのクイックチュートリアル

🔸コンピュータサイエンス教育

Pythonは現在、世界中のコンピュータサイエンス教育で重要な役割を果たしています。理由を見てみましょう。

なぜPythonなのか?

Pythonは、次の理由で教育ツールとして広く使用されています。

  • 習得は簡単です。構文は単純で、すばやく習得できます。学生は、他のプログラミング言語よりもはるかに早くコンピュータサイエンスのより高度な側面に飛び込み始めます。
  • これは強力です。実際のアプリケーションで使用されるため、学生はすぐに自分のキャリアにとって貴重なスキルを習得し始めます。
  • 用途が広く、命令型プログラミング、関数型プログラミング、手続き型プログラミング、オブジェクト指向プログラミングなど、さまざまなプログラミングパラダイムをサポートしています。

Python言語の作成者であるGuidovan Rossumは、次のように述べています。

さて、Pythonは、プログラミングの学生に教えると同時にC、C ++、またはJavaを教えるよりもはるかに簡単であると私は信じています。これは、言語のすべての詳細が非常に難しいためです。

Pythonの構文は単純でわかりやすいため、学生は計算的思考と問題解決のスキルをより早く習得できます。これは通常、コンピュータサイエンスの入門コースの主な目標です。

教室でのPythonとオンライン学習

世界中の多くの大学や学校が、Pythonを使用してプログラミング入門コースやコンピュータサイエンスコースを教えることを決定しています。

たとえば、テクノロジーの分野で世界をリードする大学の1つであるMITは、Pythonを使用したコンピュータサイエンスとプログラミングの入門を教えています(edXのコースのキャンパス内バージョンとオンラインバージョンの両方で)。

コースのオンライン版が120万人の登録に達したときに公開された、MIT Newsの記事によると、このコースは「MITの歴史の中で最も人気のあるMOOCになりました」。

これは、Pythonの人気が高まり続けていることを明確に示しています。この記事では、Pythonを学んだ学生の証言と、この新しい知識がどのように彼らの生活を改善したかを見つけることができます。

記事の中で、MITのEECS部門の講師であるAna Bell教授は、次のように述べています。

「基本的に、6.00シリーズは計算的思考を教えています...これはPythonプログラミング言語を使用して行いますが、このコースでは、他のプログラミング言語に適用できるプログラミング概念も教えています。」

これは、教育ツールとしてのPythonの可能性を明確に示しています。他のプログラミング言語に適用できるより高いレベルの概念を教えるために使用できます。

そして、JavaやCのような他のプログラミング言語の構文が学習プロセスに追加するかもしれない複雑さの余分な層なしでこれを行います。

ここ数年、オンラインコースは、世界中のあらゆる年齢の学習者の日常生活の重要な部分になっています。無料のオンラインコースとリソースの種類は、ここ数年で大幅に拡大しています。  

たとえば、freeCodeCampのカリキュラムには、世界中で需要の高い主要分野でPythonスキルを拡張するのに役立つプロジェクトを含む3つの無料証明書が含まれています。

  • Pythonを使用した科学計算。
  • Pythonによるデータ分析。
  • Pythonによる機械学習。

ハーバード大学は、無料で監査できる次のオンラインコースも提供しています。

  • CS50のコンピュータサイエンス入門。
  • PythonとJavaScriptを使用したCS50のWebプログラミング。
  • CS50のPythonによる人工知能の紹介。

Pythonは間違いなく、世界中のコンピュータサイエンス教育を改善する重要なツールになっています。そして、それは将来もそうし続けるでしょう。

Pythonを使用してコースを教えることや、Pythonを学ぶことを考えている場合は、時間と労力がそれだけの価値があることを保証します。

🔹コンピュータビジョンと画像処理

Pythonは、急速に拡大している分野であるコンピュータービジョンと画像処理に使用されています。

画像処理の目標は、画像を処理し、それに変換を適用して、元の画像の新しいバージョンを返すことです。  

対照的に、コンピュータービジョンの目標は、コンピューターに画像とそのコンテンツを理解させて解釈させようとするため、より複雑です。

画像処理

画像処理から始めましょう。Pythonライブラリを使用すると、次のような操作を実行できます。

  • トリミング、反転、回転。
  • 露出とカラーチャンネルの操作。
  • エッジとラインの検出。
  • フィルタの追加と画像の復元。

コンピュータビジョン

それでは、コンピュータビジョンについて詳しく見ていきましょう。このトピックの調査を開始すると、現在のアプリケーションに驚かれるかもしれません。それらのいくつかは次のとおりです。

  • ナビゲーション。
  • オブジェクトとイベントの検出。
  • 顔認識。
  • 画像分類。

この科学分野は非常に重要であるため、GoogleはCloud Visionと呼ばれるツールを開発しました。このツールには、開発者がこの機能をプログラムに組み込むためのPythonバージョンがあります。

GoogleCodelabsの「PythonでのVisionAPIの使用」チュートリアルによると、Google Cloud VisionAPIは次のとおりです。

開発者は、画像のラベル付け、顔とランドマークの検出、光学式文字認識(OCR)、明示的なコンテンツのタグ付けなど、視覚検出機能をアプリケーション内に簡単に統合できます。

このツールセットは、顔検出、ランドマーク検出、ロゴ検出、ラベル検出、テキスト検出などの機能を提供します。

💡ヒント:コンピュータービジョンの最も驚くべきアプリケーションの1つは、自動運転車を制御するソフトウェアの開発です。これらの車両は、運転している場所、車線がどこにあるか、およびそれらを囲むオブジェクト(他の車両を含む)を「確認」する必要があります。コンピュータビジョンは、この機能において重要な役割を果たします。

Pythonライブラリ

これらは、コンピュータビジョンと画像処理のためのいくつかの素晴らしいライブラリです。

  • OpenCV:「オープンソースのコンピュータービジョンおよび機械学習ソフトウェアライブラリ」。そのPythonバージョンはOpenCV-Pythonと呼ばれます。
  • scikit-image:「画像処理に使用されるアルゴリズムのコレクション」。
  • NumPy:画像のピクセルを2D配列として処理するために使用できます。
  • SciPy:scipy.ndimageパッケージには、「多次元画像処理のためのさまざまな関数が含まれています」。

🔸ゲーム開発

ゲームは間違いなく人生を形作り、時代を超えた思い出を作ります。彼らは今後も私たちの社会の一部であり続けるでしょう。Pythonはすでに存在し、ゲーム作成の火付け役となっています。

Pythonゲーム開発フレームワーク

公式のPythonドキュメントによると、ゲームの開発に使用される2つの主要なPythonフレームワークがあります。

  • pygame:「Pythonを使用したゲーム開発用のオリジナルでまだ非常にアクティブなパッケージ。PythonがクロスプラットフォームのマルチメディアライブラリであるSDLと通信できるようにします。プラットフォームごとおよびPythonバージョンごとにコンパイルする必要があるため、新しいPythonバージョンが登場したときの遅れ。」
  • pyglet:これは「OpenGLをベースにした新人です。純粋なPythonパッケージであるため、新しいPythonバージョンがリリースされた場合でもそのまま使用できます(Python2からPython3への移行を除く)。」

turtleモジュールを使用して簡単なゲームを作成することもできます。Turtleは、Pythonをコンピューターにインストールすると自動的にインストールされる組み込みのPythonモジュールです。シンプルなグラフィックとシンプルなユーザーインターフェイスでゲームを作成するのに役立ちます。

学習リソース

Pythonでゲーム開発を学びたい場合は、freeCodeCampのYouTubeチャンネルに次のすばらしい無料チュートリアルがあります。

  • 5つのゲームを構築してPythonを学ぶ-フルコース
  • PythonとPygameのチュートリアル-テトリスを構築しましょう!フルGameDevコース
  • ヘビゲームPythonチュートリアル

🔹医学と薬理学

Pythonには、医療分野でもすばらしいアプリケーションがあります。テクノロジーが医学的知識とどのように組み合わされて、正確で効率的な診断と治療を患者に提供しているかに驚かれることでしょう。

アプリケーション

医学および薬理学におけるPythonの使用例には次のものがあります。

  • 患者さんのカルテや症状に基づいて臨床診断を行います。
  • 医療データの分析。
  • 新薬の開発プロセスをスピードアップするための計算モデルの作成。

これらの幅広いアプリケーションには、世界中の何千もの例が含まれています。Pythonがこの分野をどのように形作っているかを説明するために、それらのいくつかを選択しました。それらを見てみましょう。

製薬サクセスストーリー:アストラゼネカ

公式のPythonドキュメントによると、世界をリードする製薬会社の1つであるAstraZenecaは、Pythonを使用して既存の計算モデルを改善し、「より堅牢で、拡張性があり、保守しやすい」ようにしました。

研究者はこれらのモデルを使用して、分子の化学構造と体内でのそれらの効果をシミュレートしました。これは、科学者が新薬の潜在的な分子を特定し、実験室でそれらをより迅速にテストし始めるのに役立ちました。

彼がチームに加わったとき、Andrew Dalkeは、「計算化学と生物学におけるPythonの有名な支持者」であり、Pythonがまさに彼らが必要としているものであるとチームに確信させました。

Pythonがこの作業に選ばれたのは、Pythonが物理科学者、つまりコンピューターサイエンスのバックグラウンドを持たない人々が利用できる最高の言語の1つだからです。

彼は次のように述べています。

Pythonは、エキスパートプログラマーが直面する現実の問題を解決するために設計されました。その結果、化学者によって書かれた小さなスクリプトからソフトウェア開発者によって書かれた大きなパッケージまで、十分に拡張できる言語が得られます。

すごいですよね?Pythonは、製薬研究所が新薬の開発に使用する計算モデルを強化できます。

赤血球(RBC)の同定

Pythonのもう1つの興味深い医療アプリケーションは、血液学に関連しています。通常、専門の専門家は手動で細胞を数え、識別することによって血液検査を分析しますが、これは自動化の助けを借りて改善することができます。

研究者たちは、Pythonがその仕事に適したツールになり得ることを発見しました。面白いプロジェクトを見てみましょう。

IdentiCyte

このプロジェクトの目標は、光学顕微鏡から撮影した画像に基づいて赤血球の形状を識別および分類することです。この記事によると、「RBCの形状は、白血病、鎌状赤血球貧血、マラリアなどの病気や障害の診断に役立ちます。」

このプロジェクトは、オーストラリアの生物資源処理研究所の研究者によって開発されました。Pythonでプログラムされ、numpy、scipy、opencv-python、scikit-learn、matplotlibなどの画像処理Pythonパッケージとライブラリを使用していました。

Python医療パッケージ

  • pyGeno:免疫学および癌研究所(IRIC)のTariqDaoudaによって開発されたオープンソースのPythonパッケージ。これは、「ゲノミクスとプロテオミクスを中心に展開する精密医療アプリケーション」を対象としています。参照ゲノムとパーソナライズされたゲノムで機能します。
  • MedPy:「Pythonでの医用画像処理用のオープンソースPythonライブラリ。任意の次元の大きな画像の読み取り、書き込み、操作のための基本的な機能を提供します。」

実世界の医療アプリケーション(例)

  • Gusztav Beltekiは、PyData Berlin2018での講演中に別の例を紹介しました。「PythoninMedicine:人工呼吸器からのデータの分析」。彼の研究の目標は、「新生児集中治療室、人工呼吸器、患者モニターで使用される最新の機器から取得した大規模なデータセットを解釈すること」でした。
  • PyCon 2019で、JillCatesは「Pythonで臨床診断モデルを構築する方法」というタイトルのこのプレゼンテーションを行いました。

🔸生物学とバイオインフォマティクス

Pythonには、生物学とバイオインフォマティクスの世界でも素晴らしいアプリケーションがあります。これらには、DNA配列の処理、個体群動態と遺伝学のシミュレーション、および生化学的構造のモデリングが含まれます。

バイオパイソン

Biopythonは、「生物学的計算のための無料で利用可能なツール」を備えたPythonフレームワークです。その目標は、「バイオインフォマティクスにおける現在および将来の研究のニーズに対応する」ことです。

そのドキュメントによると、このフレームワークには次の機能などの機能が含まれています。

  • シーケンスを操作し、転写、変換、重み計算などの一般的な操作を実行します。
  • 生物学データベースに接続します。
  • K最近傍法、ナイーブベイズ、およびサポートベクターマシンを使用してデータの分類を実行します。
  • 系統樹と集団遺伝学を扱います。

ドキュメントには、「Biopythonの目標は、高品質で再利用可能なモジュールとクラスを作成することにより、バイオインフォマティクスにPythonをできるだけ簡単に使用できるようにすることです」と記載されています。

ロザリンド:バイオインフォマティクスの課題を解決してPythonを実践する

ロザリンドは「問題解決を通じてバイオインフォマティクスを学ぶためのプラットフォーム」です。これは「無料で一般に公開されています」(FAQページにはベータモードであることが示されています)。

Pythonを使用して、プラットフォーム上の課題を解決できます。これはプラットフォームで非常に人気のあるプログラミング言語であるため、バイオインフォマティクスアルゴリズムに取り組む前にPythonの基本を学ぶことができる「PythonVillage」セクションがあります。

ユーザーは、コンピューターでソリューションを実行し、指定されたデータセットを処理し、出力をコピーして貼り付けて回答を確認することで、問題を解決します。

💡ヒント:プロジェクトの名前は、ロザリンドフランクリンを記念しており、「レイモンドゴスリングによるX線結晶学により、ワトソンとクリックによるDNA二重らせんの発見が容易になりました」。

パッケージとフレームワーク

  • ProDy:ピッツバーグ大学のBaharLabによって開発された「タンパク質構造ダイナミクス分析用」の無料のオープンソースパッケージ。
  • PySB ヴァンダービルト大学のLopezラボとハーバード大学医学部のSorgerラボのメンバーによって開発された「Pythonプログラムとして生化学システムの数学的モデルを構築するためのフレームワーク」。
  • コミュニティシミュレーター:これは、ボストン大学の研究者によって開発された「再現性があり、透過的でスケーラブルな方法で微生物個体群動態をシミュレートするための無料で利用可能なPythonパッケージ」です。

💡ヒント:バイオインフォマティクスにおけるPythonのアプリケーションについて詳しく知りたい場合は、PyConAustraliaのMartinSchweitzerによる講演「PythonforBioinformatics forlearningPython」をご覧ください。

🔹神経科学と心理学

Pythonには、神経科学や実験心理学の研究にも応用されています。

神経科学におけるPython

Center for Brain Simulation、EcolePolytechniqueFédéraledeLausanne、ジュネーブ、スイスの研究者によって書かれた神経科学のPythonの記事によると:

計算は、データの取得と分析、自動化、およびモデリングとシミュレーションによる仮説検定のために、すべての科学で不可欠になりつつあります。

Pythonに関して、彼らは次のように述べています。

2007年に、私たちは神経科学エコシステム、特に計算論的神経科学と神経画像だけでなく、電気生理学的データ分析と精神物理学においても、新たなPythonの先端にいることが明らかになりました。

ご覧のとおり、Pythonと計算はすべての科学に拡大しています。

PsychoPy

PsychoPyは、ノッティンガム大学がサポートする「Pythonで実験を実行するためのオープンソースパッケージ」です。このパッケージの公式ドキュメントによると:

これは、精神物理学、認知神経科学、実験心理学のために世界中の多くの研究室で使用されています。

このパッケージの公式ウェブサイトには、次のように記載されています。

  • 習得が容易。
  • 精神物理学のために十分に正確です。
  • フレキシブル。
  • ユーザーの選択に応じて、オンラインまたはラボベース。

🔸天文学

Pythonには、天文学と天体物理学のアプリケーションもあります。この科学分野で使用されている3つの主要なPythonパッケージを見てみましょう。

アストロピー

Astropyパッケージには、「一般的に使用される天文学ツールを提供することを目的としたさまざまなクラス、ユーティリティ、およびパッケージングフレームワークが含まれています」。

Astropyは、The Astropy Projectと呼ばれるより大きなプロジェクトの一部です。これは、「Pythonで天文学の共通コアパッケージを開発し、相互運用可能な天文学パッケージのエコシステムを育成するためのコミュニティの取り組みです」。

Aboutページによると、その目標の1つは、「使いやすさ、相互運用性、および天文学のPythonパッケージ間のコラボレーションを改善すること」です。

💡ヒント: Astropyで作成されたプロジェクトの例はサンプルギャラリーで見ることができます。

SunPy

SunPyパッケージは、「Python用のコミュニティ開発の無料のオープンソースソーラーデータ分析環境」として説明されています。これは、NumPy、SciPy、Matplotlib、PandasなどのPythonパッケージの機能に基づいて構築されています。

SpacePy

SpacePyパッケージは、「基本的なデータ分析、モデリング、視覚化を容易にすることを目的とした、宇宙科学を対象としたPython用のパッケージ」です。

その公式ドキュメントによると:

SpacePyプロジェクトは、コード開発のためのオープンな環境を提供することにより、正確でオープンな研究基準を促進しようとしています。

GitHubリポジトリの説明によると、エポッククラス、ドリフトシェルトレース、磁場モデルへのアクセス、合理化トレース、ブートストラップ信頼限界、時間と座標の変換などが重ね合わされています。

🔹その他のアプリケーション

Pythonは、次のような他の多くの分野にも適用できます。

  • ロボット工学: Pythonを使用してロボットをプログラムできます。この目的のために作成されたライブラリは、「ロボットの運動学とキャリブレーションのためのオープンソースのPythonツールボックス」であるpyboticsです。
  • 自動運転車 Pythonを使用して、自動運転車を制御するソフトウェアをプログラムできます。これらの車は、運転している場所、車線がどこにあるか、どのオブジェクトが車を囲んでいるかを「確認」するためにコンピュータービジョンを必要とします。
  • 気象学:パッケージclimate-indicesには、「気候の監視と研究に役立つ降水量と気温の異常の重大度の地理的および時間的画像を提供する、さまざまな気候指数アルゴリズムのPython実装が含まれています」。
  • ビジネス: Pythonは、ビジネスによって生成されたデータを分析し、将来の傾向を予測するための強力なツールになります。
  • グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)の開発:Pythonを使用して、tkinterなどのツールでグラフィカルユーザーインターフェイスを作成できます。
  • これについて詳しく知りたい場合は、freeCodeCampのYouTubeにすばらしいチュートリアルがあります。Tkinterコース-Pythonチュートリアルでグラフィックユーザーインターフェイスを作成します。

🔸まとめ

あなたが想像できるすべての分野でPythonの多くのアプリケーションがあります。この記事が、現在私たちの世界を形作っている業界におけるこのプログラミング言語の幅広い実際のアプリケーションのアイデアをあなたに与えたことを願っています。  

あなたがどの分野にいても、どの分野になりたいとしても、Pythonを学ぶことは間違いなくあなたに多くの扉を開くことを忘れないでください。滞在するためにここにあります。そしてそれは私たちの現在の世界を変えそして改善しました、そしてそれは何年もの間そうし続けるでしょう。

あなたが私の記事を気に入ってくれて、それがお役に立てば幸いです。私のオンラインコースをチェックしてください。Twitterでフォローしてください。⭐️