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前回までに引き続き，ハンバーガー統計学をもとにした分析をpythonで進めることで，基本的な統計学の内容をどのようにpythonで表現していくかを学びます．具体的には今回はscipy.statsとstatsmodelを用いて， χ二乗検定 ｔ検定 一元配置分散分析 二次元配置分散分析 多重比較法 などを扱います． なお，これまでの記事はこちらです． – 「pythonで統計学基礎: 01 平均と分散」 – 「pythonで統計学基礎：02 信頼区間・t分布」 ライブラリのインポート まずは必要なライブラリのimportを行いましょう． import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns sns.set() デー

「NumPyのrandomルーチンでいろいろな乱数を生成する」という記事では，numpy.randomに実装されている統計分布からのサンプリングについて扱いました． 統計分布についてにはscipy.statsに一通り確率密度関数から検定までが実装されています．今回はその中から統計分布の扱いについて見ていくことで理解を深めていきたいと思います． 詳細は公式ドキュメントを見て頂きたいのですが，かなりの種類の連続確率変数と離散確率変数が実装されています．chi2のようにnumpy.randomの名前（chisquare）とは異なるものも多々あるので注意が必要です． 基本的な使い方は， で統一されていて，各確率分布はほぼ共通のメソッドを持っています．そのため，一度使い方を理解してしまえば使い回しが効くのが助かります．ここではいくつかの馴染み深い確率変数についてテーブルにまとめます．まずは連続確率変

「RDKitによる3次元構造の生成」という記事でJupyterノートブック上で化合物の3次元構造を表示するにはpy3Dmolというライブラリを利用するのが広く使われるようになってきていると述べました．実際にpythonのケモインフォマティクス用ライブラリであるrdkitのIPythonConsoleモジュールでも立体構造の表示の際には内部でpy3Dmolをimportして使っていることも説明しました． 今回はpy3Dmolに関して，そもそもどういったライブラリなのかの説明から始めて，詳しい使い方を解説していきたいと思います．是非とも使い方をマスターして美しい立体構造を堪能してください．

自然科学関係の専門出版社であるコロナ社様よりお声がけ頂き，量子化学計算の初心者向け書籍「Pythonで動かして始める量子化学計算」を執筆しました。話を頂いてから出版まで1年半以上も経ってしまいましたが，2024年3月15日より発売になっています。全国書店の実店舗ほか，コロナ社ウェ...