B. 数値実験のためのプログラム作成・実行手順について考える

(ここはあまり自信がない。 分からない(知らない)ので自分なりに考えてみたことを 整理するために書きとめた、ということ。)

プログラムの書き方は色々参考資料がある。

それはさておき、どういうふうに数値実験すべきなのだろう。

プログラムの作成・実行については、 C言語のようなプログラミング言語では、 ソースプログラムをテキスト・エディタで作成して、 それをコンパイルして実行する、くらいしかない。

その後、 パラメーターの入力をどうするかとか (ソースプログラムに埋め込み、パラメーターを変えたい時は、 プログラムを書き換えてコンパイルし直し…という人もいるだろうし、 実行時にパラメーターあるいはパラメーター・ファイル名を入力、 というのもある。個人的には「当然後者だろう」と思っているけど、 うちの学科案外前者多いような気がする。 後者だと make やシェル・スクリプトとの相性も良いと思うのだけど。)、 との後も、計算の継続とか、結果をどう保存するか、どう可視化するかとか、 色々考えることはあるが。

Python の処理系は(普通は)インタープリターであり、 “対話的な” 処理も可能なので、 最初の段階 (プログラムの作成・実行) でやり方が色々考えられる。

どうするかは何を調べたいかにもよるだろうけれど。 まずは考えられるやり方を列挙してみる。

1. テキスト・エディターで Python プログラムを書き、 それを python コマンドで実行する。

   emacs なんとか.py &
   

   (もちろん atom でも code でも何でもよい。)

   python なんとか.py
   

   このやり方はクラシックとも言えるけれど、 (繰り返しになるけれど) make とかシェル・スクリプトとか相性が良さそうで、 意外に便利なのでは。
2. テキスト・エディターで関数定義を書いた Python プログラムを書き、 それを import して実行する。

   なんとか.py

   # なんとか.py
   # -*- coding: utf_8 -*-
   def かんとか(a,b,c):
     ...
   
   if __name__ == "__main__":
     # これはおまけ的 (プログラムの説明表示とか、典型的パラメーターで走らせるとか)
     ...
   

   この “なんとか.py” を読み込んで使う。

   >>> import なんとか
   >>> なんとか().かんとか(a1,b1,c1)
   >>> なんとか().かんとか(a2,b2,c2)
   

3. Jupyter notebook を使う。 (Jupyter のインストールは、 例えば MacPorts でインストールするには、 sudo port install py-jupyter でよい。)

   jupyter-3.9 notebook
   

   (このシェルはビジーになっちゃうね。)
   そうして から ) などを選ぶ。