機械技術者及び非コンピュータ技術者のデータ処理手法（導入編2） - Qiita
前回に引き続き導入編２を記します。 今後の内容については下記になりますので必要な部分だけを読むようにしてください。 1.導入1（前回） 2.導入2（今回） 3.CSVの読み込み、書き込みについて 4.SQLiteについて 5.matplotlibライブラリを用いた作図について では、今回の内容になります。前回はPythonを導入しました。IDEに組み込んで大規模な開発もできますが、 それは本筋とは離れるでしょう。そこでエディタを導入します。 エディタは個人の好みがありますので、使いやすいモノを使ってください。 特になければ下記をお勧めします。 ここからJｍEditorをダウンロードします。 以上今回は終わりです。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your n
機械技術者及び非コンピュータ技術者のデータ処理手法（導入編1） - Qiita
このページは大学生・もしくは新卒機械技術者を対象としています。 研究開発活動に従事している大学院生・機械技術者には初学的なので読む必要はありません。 さて、研究開発において実験データを取っていると非常に膨大な量（数万～数十万）程度の時系列データが とれるかと思います。 この場合CSV・TSVなどのテキストファイルに残す形でのデータ処理はソフト側のメモリの問題が起こります。 この問題に対してバイナリファイル形式でシーケンシャルに読み出すことによってテクニカルに回避する方法も ありますが、DB技術を用いてデータ処理を行おうというのがこの文書の目標です。 前提条件OS:Windows7 32bit or 64bit まず、Pythonというスクリプト言語をインストールします。このページの読者はPythonは初心者だと思われます。 しかし、ながらC・Fortranといったコンパイラ言語より遥かに短
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