【入門】MATLAB,Python,Scilab使い方比較【数値計算プログラム】|シミュレーションの世界に引きこもる部屋

はじめに
発端
MATLAB、Python、Scilabの説明
MATLAB,Python,Scilabの個人的所感
基本的な使い方
行列演算
ユーザ関数作成

はじめに

MATLAB,Python,Scilabの機能説明や比較のページ。
内容的には以下を想定。

単純計算
ベクトル行列計算
関数の作り方
グラフ表示

これら基礎的な部分に加え、以下も取り扱う。

伝達関数
動画取り込み
最小二乗法

※ 文字数/画像数が多いためかページが重くなったので2ページに分割しました。

発端

私は仕事やら趣味やらでMATLAB,Python,Scilabを行ったり来たりしているうちで脳内が混乱をきたすことがある。

MATLAB：仕事用。どちらかというとSimulinkの利用がメイン。
Python：ディープラーニング勉強用＆仕事上のちょっとした計測データの整形用。
Scilab：自宅での実験用。この実験が仕事としてMATLA側で再構築されることもある。

自分で組む場合は、「あ、しまった。間違えた」でやり直せばOKなのだが、まれに人前で即興で組むことがある。
ここで変に間違って手間取るとちょっと恥ずかしい。
まぁ、シレっと何事もなく書き直すのだけども、実は内心としてはかなり恥ずかしいのを耐えている状態。これは精神衛生上よろしくない。

特にMATLABとScilabに似すぎてる割には関数呼び出しのメカニズムの違いに振り回されるし、Pythonは他2つと比べるとベクトル行列表現が結構違うので、MATLABでPython的に記載して、「狙った通りうごかん。なぜじゃ」ってなる。逆も然り。

よって、ここいらで、自戒の意味を込めて入門的な部分から整理しようと思い立った。

MATLAB、Python、Scilabの説明

MATLABとは

MATLAB（マトラボ）は、アメリカ合衆国のMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアであり、その中で使うプログラミング言語の名称でもある。MATLABは、数値線形代数、関数とデータの可視化、アルゴリズム開発、グラフィカルインターフェイスや、他言語(C言語/C++/Java/Python)とのインターフェイスの機能を有している。
Wikipediaより

Pythonとは

Python（パイソン）は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。
Wikipediaより

Pythonをガッツリ学習したい場合はオンライン学習サービスなどもあります。

オンラインPython学習サービス「PyQ（パイキュー）」公式ページ

Scilabとは

Scilab（サイラボ）とは、1990年からフランスのINRIA（Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique、国立情報学自動制御研究所）とENPCで開発されているオープンソースの数値計算システムである。
Wikipediaより

MATLAB,Python,Scilabの個人的所感

MATLAB、Scilabはそっくりさんです。
MATLAB側に特殊なtool boxを入れなければ大体Scilabでいけることが多い。
ただ、オードコード生成とかsimulink+他のベンダーツール連携とか高度なことをしようとするとScilabでは辛くなる。
上記2つと比べるとPythonは本来であれば全く別物になる。
しかし、Pythonで使用できるNumPyというパッケージがベクトル、行列の定義と演算を可能にし、数値計算の領域に於いてもMATLAB、Scilabとタメを張れる状態になった。
機械学習、ディープラーニングでPythonが良く使用されるのはこのNumPyのおかげと思って良い。

基本的な使い方

	Matlab	python	Scilab
コメント	%	#	//
結果の非表示	;(セミコロン)	なし	;(セミコロン)
複数行での入力	…(ピリオド三つ)	\\\\	…(ピリオド三つ)
要素指定	1スタート	0スタート	1スタート
要素抜き出し終端指定	終端指定	終端の次を指定	終端指定
列要素維持	維持する	維持しない	維持する