エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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　エピローグ

 良質とは、誰も見ていないところでもきちんとするということだ。

―

ヘンリー・フォード

本書の最大の目的は、

NumPy

と

SciPy

のライブラリのエレガントな使い方を促進することでし

た。読者のみなさんに

SciPy

を使った効果的な科学的解析の手法の手ほどきをすると同時に、良

質なコードを生み出すためには努力する価値があるのだということを実感していただけたならうれ

しく思います。

E.1

　次の目標

どんなデータが飛んできても解析できる十分な

SciPy

の知識を得た今、この先はどう進めばよ

いでしょうか。本書の冒頭部分で、

Python

のライブラリとそこから派生したものすべてに関する

知識は、本書では網羅しきれないと述べました。お別れの前に、読者のみなさんの助けとなってく

れるであろう、公開されている多くのリソースを紹介したいと思います。

E.1.1

　メーリングリスト

まえがきで、

SciPy

はコミュニティであると述べました。学習を続けるのにとてもよい方法とし

て、

NumPy

、

SciPy

、

pandas

、

Matplotlib

、

scikit-image

など、自分の興味があるライブラリの主

要なメーリングリストに登録し、定期的に目を通すことが挙げられます。

そして、自分の仕事で行き詰まってしまったら、怖がらずにメーリングリストで助けを求めてみ

てください。我々は優しくて親切な仲間です！

助けを求める際の主要な必要条件として、自分で

問題解決を試みてみたことを示し、最低限のコードと十分な見本データを提供して、直面している ...