Pythonによるデータ解析

天文業界は、比較的解析ツールが整備されていると思います。
波長によって使うツールは違って、例えばX線業界ならNASAのHeasoft。
可視•赤外ならIRAFとかでしょうか？(僕は使った事ありません。)

そんな恵まれた状況にあっても、思いついたアイディア(解析)を自分の手でさくっと試せるってのは、大事だと思うのです。用意されたツールだけでは、できる解析も限られてしまうので。既存の良くできたツールたちを有効利用しつつ、足りないところは自前で用意。コードのデバグに費やす時間を最小にし、手軽さ重視。

そういうわけで僕はPythonを使います。

実験バリバリな場合スクリプト言語は速度面でどうしても力不足ですが、天体データ解析ではどっちみちfits fileのread/writeなどが速度のボトルネックになるので (これ、なんとかならない？)、Python程度で十分です。なので、実行速度より大事なのは書く速度。

さすがに裸一貫にPythonだけでは心もとないので、
 * Numpy (数値計算ライブラリ)
 * Scipy (もう少し豪華な数値計算ライブラリ)
 * pyfits (fits fileを扱うためのモジュール)
 * matplotlib (いろいろ高機能なプロッタモジュール)
を一緒に使います。IRAF使いの人にはPyRAFなんてものもあるようです。それから、僕のデフォルトシェルは
 * IPython
です。正確には、デフォルトシェルのrcで最後にIPythonを起動しています。terminalから使うコマンドとpythonが同時に使えるシロモノで、ちょっとしたpythonの動作を調べたいときや、matplotlibを呼び出してさくっと何かplotしたいときに非常に便利です。

たぶんこのブログの半分くらいは、上にリストした人たちに関する話題になるでしょう。たまに誰かの役に立ったり、たまにツッコまれて僕の役に立ったりすれば本望です。

さわだ