PythonのSciPyとは？インストール方法と主な活用例をわかりやすく解説

大量のデータは適切に処理する必要があり、そのために大容量のコンピュータが活用されています。大規模なデータセットに対する科学技術計算は、Pythonの「SciPy」というライブラリを使うことで効率的に行えます。SciPyは「Scientific Python（サイエンティフィック・パイソン）」の略称です。

SciPyはNumPyの上に構築されているため、PythonのNumPyライブラリは事前に導入しておく必要があります。SciPyをインストールする前に、必ずNumPyがインストールされていることを確認してください。SciPyはオープンソースソフトウェアであり、誰でも簡単に入手してインストール・利用できます。

SciPyには、データを正しく処理・活用するために必要となる、データサイエンスや機械学習関連の多彩な機能が備わっています。NumPy配列に対する各種演算にも対応しており、計算速度が高速なうえ、コードも理解しやすいのが特徴です。

SciPyのインストール方法

Windowsの場合：

pip install scipy

注 − Windows環境向けのダウンロードコマンドです。

Macの場合：

sudo port install py35-scipy py35-numpy

注 − Mac環境向けのダウンロードコマンドです。

Linuxの場合：

sudo apt-get install python-scipy python-numpy

注 − Linux環境向けのダウンロードコマンドです。なお、近年ではOSを問わず「pip install scipy」で導入できるのが一般的です。

SciPyは、以下のようなさまざまな用途に活用できます。

• 積分（数値積分）
• 補間
• 回帰分析で用いられる最小二乗法
• 最適化
• 信号処理
• 線形代数

ここからは、実際に値を積分する（数学的演算）方法を見ていきましょう。

サンプルコード

import scipy.integrate
my_fun = lambda x: 11.345*x
i = scipy.integrate.quad(my_fun, 0, 3.1)
print("The integrated values are : ")
print(i)

出力結果

The integrated values are :
(54.512725, 6.052128243005939e-13)

コードの解説

• 必要なライブラリをインポートし、扱いやすくするために別名を付けています。
• lambda関数を定義して、積分対象となるデータ値を生成しています。
• SciPyの「integrate」モジュールにあるquad関数を呼び出し、区間0〜3.1で関数を数値積分しています。
• 戻り値はタプル形式で、1つ目が積分結果、2つ目が誤差の推定値です。
• 最後に、結果がコンソールへ出力されます。