SymPyはPythonで実装された数式処理ライブラリです。Pythonが動く環境があれば簡単に複雑な微分や積分、行列の計算を自分のPCで実行することができます。この発表では、SymPyの使い方やその面白さを伝えます。

SymPyによる数式処理

• SymPyとは何か
• 準備
  • pip install sympy
  • 依存ライブラリはmpmathだけ
• 微積分学
  • 四則演算
  • 多項式の因数分解と展開、簡略化
  • 関数の極限
  • 多項式の微積分学
  • 初等関数の微積分学
• 線型代数
  • 行列とベクトルの計算
  • 行列式と逆行列
  • 連立一次方程式
  • 線型写像と階数
  • 像空間と核
  • 行列の固有値、行列の対角化
• 整数論
  • 素数の性質
  • 最大公約数と最小公倍数

備考

• 学部・修士課程では数学を学びました。発表内容は一通り理解しています。

過去の発表履歴

2016年

• 「PyConJP で感じる私の成長」PyCon JP 2016 Day1 Lightning Talk Slide Youtube

2017年

• 「Effective Python in Python 3.6」 Python 3.6 Release Party Lightning talk Slide

• 「How to Write Functions in Python」PyCon JP Reject Conference 2017 Slide

• 「Respect the Built-in Names」PyCon JP 2017 Day1 Lightning Talk Slide Youtube

• 「技術書査読・校正の現場から」BPStudy #123 Lightning Talk Slide

2018年

• 「レガシーDjangoアプリケーションの現代化」DjangoCongress JP 2018 Slide

技術書の査読

• 『Effective Python』オライリージャパン 2016年1月
• 『アルゴリズムクイックリファレンス 第2版』オライリージャパン 2016年12月
• 『初めてのPHP』オライリージャパン 2017年3月
• 『Effective Debugging』オライリージャパン 2017年6月
• 『スラスラわかるPython』翔泳社 2017年8月
• 『PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション』オライリージャパン 2017年8月
• 『初めてのPerl 第7版』オライリージャパン 2018年1月
• 『Head First Python 第2版』オライリージャパン 2018年3月
• 『Pythonデータサイエンスハンドブック』オライリージャパン 2018年5月