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• モダン Python 2026 — Python 3.13 / 3.14 / free-threaded / uv / Ruff / Polars 1.0 / FastAPI / Litestar / Robyn 徹底ガイド

  2026年の Python は、30年に一度といえる二つの大きな変曲点を同時に通過した言語になった。一つは言語自体の変化 — Python 3.13 の free-threaded preview と JIT preview、そして 3.14 で free-threaded が stable に昇格し、GIL のない Python がようやく本番選択肢になった。もう一つは Astral 主導のツール革命 — uv が pip/poetr

  2026-05-16 · 38 分で読めます #python#python-3-13#python-3-14#free-threaded#jit

• 数学 & 科学計算ツール 2026 — Mathematica / MATLAB / Maple / SageMath / Julia 1.11 / R + Posit / JAX / GeoGebra / Desmos / GAP / Macaulay2 徹底ガイド

  2026 年の数学・科学計算の地図は、もう一つや二つの道具に支配されていない。Wolfram Mathematica の象徴計算プレミアム、MATLAB と Simulink の工学産業標準、Maple の教育・研究のバランス、SageMath のオープンソース統合、Julia 1.11 の科学計算ファースト設計、R と tidyverse を率いる Posit、Python の NumPy・SciPy・SymPy・Pandas・Pol

  2026-05-16 · 39 分で読めます #math#scientific-computing#wolfram-mathematica#matlab#simulink

• Polars 1.x vs Pandas — Pandas 時代の終わりか? Rust・Arrow・lazy 時代の dataframe 深掘り 2026

  Polars が 1.x で stable API を約束し、Pandas 2.2 が PyArrow backend を正式採用したことで、dataframe 世界の重心が揺れた。Polars 1.x は本当に Pandas を置き換えるのか? Rust + Arrow アーキテクチャ、lazy evaluation、query optimizer(predicate / projection pushdown、common sube

  2026-05-14 · 28 分で読めます #polars#pandas#dataframe#apache-arrow#duckdb

• AI/ML向けPython完全ガイド：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnをマスターする

  AI・機械学習のためのPythonエコシステムを習得するための完全ガイド。NumPy配列操作、Pandasデータ処理、Matplotlib/Seabornによる可視化、Scikit-learnを使った機械学習を実践的なサンプルで学ぶ。

  2026-03-17 · 22 分で読めます #python#numpy#pandas#scikit-learn#matplotlib