実践的な数値計算・可視化の基礎

Phase 2 以降の各章が前提とする基礎事項をまとめる．各章では数理モデルの実装に集中するため，基本的な使い方は本セクションを参照する．

追加での説明が欲しい内容があればSlackで希望を出してほしい．可能な範囲で対応したい．

このセクションの使い方¶

辞書のように必要な項目を引く参照資料である．通読する必要はなく，各章の「前提知識」から該当ページへ移動して使う．すべてのページは Jupyter Notebook としてダウンロードでき，手元で実行しながら確認できる．

一覧¶

ページ	内容	主に使う章
NumPy：配列の基礎	`ndarray`，属性，要素ごとの演算，数学関数，配列生成，集約	P2-01〜03
NumPy：インデックスとスライス	インデックス，スライス，ファンシーインデックス，近傍アクセス	P2-02，P2-03
NumPy：線形代数	ベクトル・行列演算，行列式・逆行列・固有値	P2-01
NumPy：格子と乱数	`meshgrid`，乱数	P2-01，P2-03
SciPy	微分方程式の数値解法 `solve_ivp`，画像・場の処理 `ndimage`	P1-04/05 の発展，P2-03
Plotly	インタラクティブな2D・3Dプロット，アニメーション	P2-01，P2-02，P2-03
Matplotlib（応用）	`matshow`，`pcolormesh`，3D曲面，アニメーション	P2-02，P2-03
コメントとdocstring	コメントの書き方，docstring，`help()` の読み方	P2-01〜
copyとdeepcopy	参照と代入，浅いコピー・深いコピー，NumPy のビュー	P1-06，P2-02
有限差分法	差分商による微分の近似，微分方程式の離散化	P2-03

可視化の方針¶

本演習では，インタラクティブな可視化・アニメーションは Plotly を標準とする． Plotly は Colab・JupyterLab でも，ビルド後の Web ページ上でも同じように動作するためである． Matplotlib は静止画（出版品質の図）を中心に用いる．詳細は Plotly と Matplotlib（応用）を参照．