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2013年12月18日 (水)

二年前 Ruby + MATLAB + R + Python 今 95% Pythonな例

The homogenization of scientific computing, or why Python is steadily eating other languages’ lunch

というテキサス大学のPIが書いた記事が面白かったので、紹介。

ニューロイメージングをしているそうなのでfMRIとかPETとかですかね。画像処理と統計バリバリにやらないと行けなそうな分野ですが、2010年から2011年あたりはPythonだけだとまだ足りなくって、統計やデータのプロットにはR、画像の処理・解析にはMATLAB、Rubyでウェブ関連のツールをやって適材適所な感じだったのが、いまでは統計にはNumPy/SciPy/pandas/statsmodelsでデータのプロットにはmatplotlibで、画像処理にはNeurosynth, NiPyで、機械学習もscikit-learnで始めて、ウェブ関連はまだRuby on RailsだけどDjangoも始めたという状況らしい。Python絶賛な記事で、まあ似たような英語の記事はよくみるのだけどやっぱ読んでて嬉しくなるな。

Convenience aside, another thing that’s impressive about the Python scientific computing ecosystem is that a surprising number of Python-based tools are now best-in-class (or close to it) in terms of scope and ease of use–and, in virtue of C bindings, often even in terms of performance.

なんて感じで、科学技術系の用途ではPythonが現段階でもっともツールが充実していて、スクリプトなのにツール・ライブラリは中身がC言語なのでパフォーマンスでも引けをとらないというふうにいっています。Pythonは遅いと思っている人は結構多いよね。Pure Pythonだけで数値計算やったらそうだけどnumpyなしだったらPythonなんて使わないもんな。ナンセンス。

で、本人曰く90-95%のことはPythonだけで済むようになって、MATLABやRuby/PythonでR用にデータを変換して、Rで処理してから戻してという変換作業が減って快適になったらしい。こういう人は海外では多いとけ日本はどうなんだろう。

Rは個人的には使わないけど、たまに人に頼まれてコーディング助けたりすると「なんだこのシンタックス・・・」と絶句してしまいながらもRStudioは良い環境だなと関心したりもするけど、やはり個人的にはRは遠慮したいという感じだけどRってこの人みたいなヘビーユーザーもけっこう文句いってるので、やっぱりアレなんでしょうね。

私の場合ずっとMATLABオンリーだったのが2010年秋からPythonも使いはじめて、2011年夏にはPythonオンリーになってました。

「今から始めるPython」も連載中です。

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