北海道大学環境科学院博士課程１年　三浦　樹

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近年、AIの急速な発展に伴い、研究活動に役立つさまざまなツールが公開されています。 ここでは、私自身が個人的に利用しているツールを紹介します。

これらのツールの中には、更新や進化のスピードが速いものもあり、 次々と新しい上位互換が登場することが予想されますが、本記事が皆さまの参考になれば幸いです。

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📌　プログラミング / AIツールの活用

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Anaconda / Miniconda と Python

Pythonを利用する際の環境構築に非常に便利なツールで、複数のPython環境を簡単に管理できます。

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解析やグラフの描画の際に使用できるプログラミング言語には様々なものがありますが、近年はAIとの親和性の高さも相俟ってPythonが広く普及しています。

Pythonの欠点はいくつかありますが、そのうちの一つに ”環境が壊れやすい” ことが挙げられます。 Pythonでは作成した環境の中に、図の描画や統計解析等に必要なライブラリをインストールした上でコードを実行する必要がありますが、このようなライブラリを新たにインストールする際、既存のライブラリとの互換性が崩れてしまう事があります。したがって、「複数のライブラリがセットでインストールされたpython環境」を必要に応じて作成することがおすすめです。

そこで、このpython環境構築に便利なのがAnaconda/Minicondaです。 以下は、Minicondaをサーバー上においてダウンロードし、環境を構築する際の例です。

# minicondaのダウンロード
mkdir -p miniconda
cd miniconda
wget <https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh>
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
#デフォルトでは、CUIを起動時に自動でbase環境がアクティベートされてしまう為、修正します
conda config --set auto_activate_base false
#パスを通します
~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

# python環境の構築
conda create -n "python_env1" python=3.10.12
# 作成したpython環境をアクティベート
conda activate python_env1
#ライブラリをインストールする(以下では、大気海洋の解析によく用いるライブラリを一括でインストールする例です)
conda config --append channels conda-forge
conda install -c conda-forge scipy matplotlib netcdf4 xarray dask cartopy numpy pandas cftime h5netcdf ipykernel gsw nco eofs seaborn jupyter
#現時点でインストールされているライブラリ一覧
conda list

#Pythonのライブラリには、Macos / linux / Windows 等のOS間で使用できるものと使用できないものがあったりするので注意しましょう。
#linuxの場合は、cdo ncview等のライブラリも使用可能です。

ERA5やOLAS5等のダウンロードにもPythonの使用が便利です。 その際には、 cdsapi というライブラリが必要です。

🔗 参考サイト ▷ Anaconda のダウンロード

Download Anaconda Distribution | Anaconda

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Visual Studio Code (VSCode) と GitHub Copilot

高機能で拡張性の高いコードエディターです。

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プログラムを作成・編集するコードエディターにも様々な種類がありますが、VSCodeは多様な拡張機能が利用可能である為、非常に便利です。

ここでは、特に便利な拡張機能をいくつか紹介します。

また、プログラムを編集するときに以下のようなショートカットを利用すると便利です。

さらに、ついついタブを大量に開いてしまう方には