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title: SciPy
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[[item]]
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type = 'card'
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title = '基礎となるアルゴリズム群'
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body = '''
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SciPyは最適化や、積分, 補間, 固有値の問題, 代数方程式, 微分方程式, 統計、そして、その他の多くの種類の問題のためのアルゴリズム群を提供しています。
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type = 'card'
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title = 'さまざまな科学技術分野で適用可能'
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body = '''
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SciPy によって提供されるアルゴリズムとデータ構造は様々な科学技術分野で広く適用可能です。
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type = 'card'
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title = '科学技術計算の基礎'
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body = '''
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配列計算のための追加計算ツールや特殊なデータ構造を提供します。 例えばスパース行列やk-d木などが提供されます。
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'''
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[[item]]
29+
type = 'card'
30+
title = '最適化された高速計算'
31+
body = '''
32+
Scipy は、FortranやC, および C++ のような低レベル言語で書かれた高度に最適化された実装を利用し、高速な計算を実現します。 コンパイルされたコードのスピードを保ちつつ、Python の柔軟性をお楽しみください。
33+
'''
34+
35+
[[item]]
36+
type = 'card'
37+
title = '使いやすさ'
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body = '''
39+
SciPyの高いレベルで抽象化されたAPIは、どんな技術的バックグラウンドや経験を持つのプログラマーでも簡単に利用することができ、生産性を高めることができます。
40+
'''
41+
'''
42+
43+
[[item]]
44+
type = 'card'
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title = 'オープンソース'
46+
body = '''
47+
SciPyは、様々な利用用途に寛容な[BSDライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt)で公開されています。SciPyは活発で、互いを尊重し、多様性を認め合う[コミュニティ](/ja/community)によって、 [GitHub](https://github.com/numpy/numpy)上でオープンに開発されています。
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'''
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{{< /grid >}}

‎content/ja/about.md

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2+
title: 私たちについて
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5+
6+
SciPyは、SciPyの開発チームとより広範な科学的なPythonコミュニティの協力を通じてGitHub上で開発、公開されています。 開発コミュニティのガバナンスの方法の詳細については、
7+
[Governance Document](https://docs.scipy.org/doc/scipy/dev/governance.html)を参照してください。
8+
9+
## 運営委員会
10+
11+
SciPy運営委員会の役割は、SciPyのコミュニティと協力し、コミュニティをサポートすることを通じて、技術的にもコミュニティ的にも長期的にSciPyプロジェクトを良い状態に保つことです。 SciPy運営委員会は現在以下のメンバーで構成されています (アルファベット順):
12+
13+
- Andrew Nelson
14+
- Charles Harris
15+
- Christoph Baumgarten
16+
- CJ Carey
17+
- Eric Larson
18+
- Evgeni Burovski
19+
- Ilhan Polat
20+
- Josef Perktold
21+
- Josh Wilson
22+
- Matt Haberland
23+
- Matthew Brett
24+
- Nikolay Mayorov
25+
- Paul van Mulbregt
26+
- Pauli Virtanen (慈悲深い終身の独裁者)
27+
- Ralf Gommers (議長)
28+
- Tyler Redy (リリースマネージャー)
29+
- Warren Weckesser
30+
31+
終身名誉委員
32+
33+
- Anne Archibald
34+
- Eric Jones (SciPyの共同初期開発者)
35+
- Eric Moore
36+
- Eric Quintero
37+
- Jaime Fernández del Río
38+
- Jarrod Millman
39+
- Pearu Peterson (SciPyの共同創作者)
40+
- Robert Kern
41+
- Stéfan van der Walt
42+
- Travis Oliphant (SciPyの共同創作者)
43+
44+
## チーム
45+
46+
SciPyプロジェクトは成長しているので、下記のような複数のチームで分担して開発を進めています。
47+
48+
- コード開発
49+
- ウェブサイト開発
50+
- トリアージ
51+
52+
各チームメンバーについては、 [Teams](/teams) ページを参照してください。
53+
54+
## スポンサー
55+
56+
SciPyは、以下の方法で直接的に資金を受け取っています。
57+
58+
{{< sponsors >}}
59+
60+
## パートナー組織
61+
62+
パートナー組織とは、SciPyに貢献する
63+
人を職務の一環として雇用することで、プロジェクトを支援する組織です。 現在のパートナー組織は、下記の通りです。
64+
65+
- Quansight (Ralf Gommers, Peter Bell, Melissa Weber Mendonça,
66+
Evgeni Burovski, Albert Steppi)
67+
68+
{{< partners >}}
69+
70+
- ロスアラモス国立研究所(Tyler Reddy)
71+
72+
## 寄付をする
73+
74+
SciPyは、いつまでも 100% オープンソースのソフトウェアであり、すべての人は無料で利用できます。
75+
また、SciPyは修正BSDライセンスの寛大な条件下でリリースされています。 すでに、SciPyを改善するためにボランティアとして時間を割いてくれている
76+
[貢献者](https://github.com/scipy/scipy/graphs/contributors)
77+
が多くいますが、 財源は
78+
プロジェクトを運営したり、開発を加速させるために必要です。 SciPy があなたの仕事や研究、ビジネスで役に立った場合、できる範囲で良いので、是非、SciPyプロジェクトへの寄付を検討して頂けると助かります。 少額の寄付でも大きな助けになります。 すべての寄付は、SciPyのオープンソースのソフトウェアや、ドキュメント、コミュニティの開発のために使用されることが約束されています。 少額の寄付でも大きな助けになります！
79+
80+
頂いた寄付は[NumFOCUS](https://numfocus.org) 財団によって管理され、あなたの寄付は SciPy プロジェクトに渡されます。この寄付により、NumFOCUS は基本的なプロジェクト管理や法的サービスをSciPy 開発チームに提供します。 NumFOCUSは501(c)3非営利
81+
財団であるため、あなたが米国税法に従う場合、あなたの寄付は税金控除対象となります。
82+
83+
{{<opencollective>}}
84+
85+
## 謝辞
86+
87+
SciPy 開発チームは、経済的支援、サービス、または開発インフラを提供してくださっている以下の企業や組織に感謝を申し上げます。
88+
89+
- [JetBrains](https://jb.gg/OpenSourceSupport): すべての活動中のメンテナに対するすべての製品のライセンス付与
90+
- Tidelift:
91+
Tideliftのオープンソースサブスクリプションを通じたSciPyへの経済的支援
92+
- [CircleCI](https://circleci.com): CIサービスのクレジット付与
93+
- [TravisCI](https://travis-ci.com): CIサービスのクレジット付与
94+
- [Appveyor](https://ci.appveyor.com): CIサービスのクレジット付与
95+
- [Azure](https://dev.azure.com): CIサービスへのクレジット付与
96+
- [Enthought](https://www.enthought.com): scipy.org サイトとメーリングリストのホスティング。そしてSciPy 商標の保持
97+
- [NumFOCUS](https://numfocus.org): いくつかの小さな開発助成金と Mac Mini ビルドマシンのホスティング
98+
- [Google](https://google.com): 多くのGoogle Summer of Codeの学生に対するサポート
99+
- [Intel](https://www.intel.com): Intel
100+
[MKL](https://software.intel.com/en-us/intel-mkl/) ライセンスの付与
101+
- [BYU](https://www.byu.edu): SciPyの開発中のTravisOliphantの雇用
102+
- [Mayo Clinic](https://www.mayoclinic.org): SciPy開発中のTravis Oliphantの雇用
103+
104+
\_このリストはサポート開始の次期順に並べられており、
105+
最後に更新されたのは2022年1月です。
106+
107+
<a name="social-media"></a>
108+
109+
## ソーシャルメディア
110+
111+
- [マストドン @scipy](https://mastodon.social/@[email protected])
112+
- [X @SciPy_team](https://x.com/scipy_team)

‎content/ja/beginner-install.md

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2+
title: 初心者のためのインストールガイド
3+
sidebar: false
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---
5+
6+
{{< admonition tip >}}
7+
これは初心者用のインストールガイドです。
8+
もしあなたがターミナルの使用に慣れていて、パッケージマネージャーの使い方を学ぶ意欲がある方は、こちらの[メインのインストールガイド](./install.md)をチェックしてください！
9+
{{< /admonition >}}
10+
11+
- [JupyterLite](#jupyterlite)
12+
- [科学計算用Pythonディストリビューション](#distributions)
13+
- [`pip`を使って、グローバルな環境にインストールする](#pip-global)
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15+
<a name="jupyterlite"></a>
16+
17+
## JupyterLite
18+
19+
SciPyを試してみるだけなら、インストールする必要すらありません！
20+
こちらならアクセスすることで、ブラウザで SciPy を使用できます: https://jupyter.org/try-jupyter/lab/
21+
Python ノートブックを開き、ノートブックの「セル」に `import scipy` と入力して実行ボタンを押してください。
22+
23+
次のステップに関しては、 [SciPyユーザガイド][scipy-user-guide]を確認ください。
24+
25+
[scipy-user-guide]: https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/
26+
27+
<a name="distributions"></a>
28+
29+
## 科学計算用Pythonディストリビューション
30+
31+
いくつかの科学計算向けPython のディストリビューションには、Python 言語本体に加えて、広く一般的に使用されるパッケージやツールが初めから含まれています。 これらのダウンロード可能なファイルは、ほとんどの場合、設定不要で、ほぼすべての環境で動作し、最も一般的に使用される科学技術向けの Python ツールを提供しています。
32+
[Anaconda](https://www.anaconda.com/download/) は、Windows、Mac、
33+
および Linux 上で動作し、初心者ユーザーに最適なディストリビューションの一つです。
34+
その他の候補は次のとおりです:
35+
36+
- [WinPython](https://winpython.github.io): 科学的なパッケージとスパイダーIDEを含むフリーのディストリビューション。但し、Windowsのみ。
37+
- [Pyzo](https://pyzo.org): AnacondaとIEP対話型開発環境に基づく無料のディストリビューション。Linux、Windows、およびMacに対応。
38+
39+
{{< admonition note >}}
40+
Anaconda は、個人、大学、および従業員 が200 人未満の企業で無料で利用できます。 詳細については、Anaconda のわかりやすいブログ[Anaconda はいつ無料で利用できるのか？](https://www.anaconda.com/blog/update-on-anacondas-terms-of-service-for-academia-and-research)を参照してください。
41+
{{< /admonition >}}
42+
43+
科学計算向けの Python ディストリビューションをインストールしたら、[SciPy ユーザーガイド][scipy-user-guide]で次のステップを確認してください。
44+
45+
<a name="pip-global"></a>
46+
47+
## `pip`でグローバル環境にインストールする
48+
49+
すでに Python がインストールされている場合は、ターミナルやシェルで次のコマンドを実行することで`pip`を使用して SciPy をインストールできます。
50+
51+
```
52+
python -m pip install scipy
53+
```
54+
55+
{{< admonition warning >}}
56+
You may see this recommended in tutorials or classes, but the recommended
57+
way to install SciPy with `pip` is to use a virtual environment -
58+
see.{{< admonition warning >}}
59+
チュートリアルや学校の授業で、このインストール方法が推奨されることがあるかもしれませんが、`pip`を使用して SciPy をインストールする我々としての推奨方法は、仮想環境を利用することです。詳しくは、[`pip`を利用したインストール](./install.md#installing-with-pip)を参照してください。
60+
{{< /admonition >}}
61+
62+
{{< admonition note >}}
63+
このインストール方法が推奨されない理由について詳しく知りたい場合は、[Pythonのパッケージ化のユーザガイドの仮想環境に関する説明](https://packaging.python.org/en/latest/tutorials/installing-packages/#creating-virtual-environments)を参照してください。
64+
{{< /admonition >}}

‎content/ja/citing-scipy.md

+49
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@@ -0,0 +1,49 @@
1+
---
2+
title: SciPyの引用
3+
sidebar: false
4+
---
5+
6+
もしあなたの研究においてSciPyが重要な役割を果たし、論文でこのプロジェクトについて言及したい場合は、こちらの論文を引用して下さい。
7+
8+
Pauli Virtanen, Ralf Gommers, Travis E. Oliphant, Matt Haberland, Tyler
9+
Reddy, David Cournapeau, Evgeni Burovski, Pearu Peterson, Warren
10+
Weckesser, Jonathan Bright, Stéfan J. van der Walt, Matthew Brett,
11+
Joshua Wilson, K. Jarrod Millman, Nikolay Mayorov, Andrew R. J. Nelson,
12+
Eric Jones, Robert Kern, Eric Larson, CJ Carey, İlhan Polat, Yu Feng,
13+
Eric W. Moore, Jake VanderPlas, Denis Laxalde, Josef Perktold, Robert
14+
Cimrman, Ian Henriksen, E.A. Quintero, Charles R Harris, Anne M.
15+
Archibald, Antônio H. Ribeiro, Fabian Pedregosa, Paul van Mulbregt, and
16+
SciPy 1.0 Contributors. Quintero, Charles R Harris, Anne M.
17+
Archibald, Antônio H. Ribeiro, Fabian Pedregosa, Paul van Mulbregt, and
18+
SciPy 1.0 Contributors. _Nature Methods_, 17(3), 261-272. DOI: [10.1038/s41592-019-0686-2](https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2)。
19+
20+
こちらはBibTeXの入力例です。
21+
22+
```
23+
@ARTICLE{2020SciPy-NMeth,
24+
author = {Virtanen, Pauli and Gommers, Ralf and Oliphant, Travis E. and
25+
Haberland, Matt and Reddy, Tyler and Cournapeau, David and
26+
Burovski, Evgeni and Peterson, Pearu and Weckesser, Warren and
27+
Bright, Jonathan and {van der Walt}, St{\'e}fan J. and
28+
Brett, Matthew and Wilson, Joshua and Millman, K. Jarrod and
29+
Mayorov, Nikolay and Nelson, Andrew R. J. and Jones, Eric and
30+
Kern, Robert and Larson, Eric and Carey, C J and
31+
Polat, {\.I}lhan and Feng, Yu and Moore, Eric W. and
32+
{VanderPlas}, Jake and Laxalde, Denis and Perktold, Josef and
33+
Cimrman, Robert and Henriksen, Ian and Quintero, E. A. and
34+
Harris, Charles R. and Archibald, Anne M. and
35+
Ribeiro, Ant{\^o}nio H. and Pedregosa, Fabian and
36+
{van Mulbregt}, Paul and {SciPy 1.0 Contributors}},
37+
title = {{{SciPy} 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific
38+
Computing in Python}},
39+
journal = {Nature Methods},
40+
year = {2020},
41+
volume = {17},
42+
pages = {261--272},
43+
adsurl = {https://rdcu.be/b08Wh},
44+
doi = {10.1038/s41592-019-0686-2},
45+
}
46+
```
47+
48+
特定のアルゴリズムを引用したい場合は、アルゴリズムの元となる論文を引用することも検討してください(元となる論文の情報は、
49+
docstringの\"References\" セクションの下にあります)。

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