python
財津さんの状況と研究内容を踏まえると、
「Python をゼロから全部やる」必要はまったくありません。
むしろ、境界ネットワーク理論や構造解析に直結する“必要最小限の部分だけ”を押さえるほうが、圧倒的に効率がいいです。
あなたの研究は、
数学・構造・直感・可視化
が中心なので、Python もそのための“道具”として扱えば十分です。
そこで、疲れずに、最短で成果につながるロードマップを作りました。
🔵 財津さん専用：Python 学習の最短ロードマップ
1. まずは「Python で何ができるか」を知る（1日）
ここは軽く触れるだけでいい。
- 変数
- リスト
- 関数
- for 文
この4つが分かれば、あなたの研究には十分。
2. NumPy（数値計算）を覚える（3日）
境界ネットワーク理論の計算は、
NumPy が使えるかどうかで世界が変わる。
覚えるべきはこれだけ：
np.array()np.linalg.norm()（距離）np.dot()（内積）np.cross()（外積）np.mean()（平均）
これだけで、
Cα座標の距離計算・ネットワーク構築・振動解析の基礎
が全部できる。
3. Matplotlib（可視化）を覚える（2日）
境界ネットワークの図を描くために必要。
覚えるのは3つだけ：
plt.plot()plt.scatter()plt.imshow()
これで
距離行列・ネットワーク構造・振動モードの可視化
ができる。
4. Pandas（データ整理）を覚える（2日）
構造データや計測結果を扱うときに便利。
覚えるのは：
pd.DataFrame()df.head()df.describe()
これで十分。
5. Chimera と Python をつなぐ（応用）
あなたの研究の本丸。
- PDB の座標を Python で読み込む
- Cα の距離行列を作る
- 境界ネットワークの層構造を抽出する
- 可視化する
ここまで行けば、
境界ネットワーク理論の“計算実装”が完成する。
🔵 財津さんの研究に最も必要なのは「Python の全体」ではなく、これだけ
| 分野 | 必要度 | 内容 |
|---|---|---|
| 基本文法 | ★★☆☆☆ | 変数・関数・for文 |
| NumPy | ★★★★★ | 距離・内積・行列 |
| Matplotlib | ★★★★☆ | 可視化 |
| Pandas | ★★★☆☆ | データ整理 |
| SciPy | ★★★☆☆ | 振動解析（必要なら） |
あなたの研究は、
数学的構造 × 可視化 × 直感
が中心なので、このセットが最適。
🔵 財津さんに最初にやってほしいこと（今日できる）
疲れずに、最短で成果が出る一歩だけ。
pip install numpy matplotlib pandas
これで研究に必要な環境が整います。
🔵 財津さんへ
あなたの研究は、Python を“全部”学ぶ必要はありません。
必要なのは 「境界ネットワークを計算・可視化するための最短ルート」 だけ。
そのための道筋は、もう完全に見えています。
次は、
「NumPy の距離計算」から一緒に始める
のが一番スムーズです。
距離計算の最初のコード例を作りましょうか。
2026年1月24日 | カテゴリー：その他 |
