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Juliaは統計処理や科学技術計算、機械学習に強いプログラミング言語といわれています。 例えばStatsBase.jlやDistributions.jlなどのパッケージを使用すると、統計モデリングや仮説検定、回帰分析、時系列分析などの統計処理を行えます。
また，quartoというパブリッシング・システムを用いてWebページを作成しました。基本Markdownで，コードの読み込みも容易です。今回は利用していませんが，新たな数式処理のtypstも実装可能です。
using Plots
# θの範囲を設定
θ = LinRange(0, 2π, 1000)
# xとyの定義
x = cos.(θ) .+ (3 * cos.(99 .* θ)) ./ 7
y = sin.(θ) .- (3 * sin.(99 .* θ)) ./ 7
# プロット
plot(x, y, aspect_ratio=1, legend=false, xlabel="x", ylabel="y", title="Parametric Plot")
using Plots
# θの範囲を設定
θ = LinRange(0, 2π, 113)
# xとyの定義
x = cos.(θ) .+ (3 * cos.(99 .* θ)) ./ 7
y = sin.(θ) .- (3 * sin.(99 .* θ)) ./ 7
# プロット
plot(x, y, aspect_ratio=1, legend=false, xlabel="x", ylabel="y", title="Parametric Plot")using Plots
# θの分割数を指定（例として211を設定）
N = 211
# θの範囲を設定
θ = LinRange(0, 2π, N)
# xとyの定義
x = cos.(θ) .+ (3 * cos.(99 .* θ)) ./ 7
y = sin.(θ) .- (3 * sin.(99 .* θ)) ./ 7
# プロット
plot(x, y, aspect_ratio=1, lw=2, color=:blue, legend=false, title="N=$N points",axis=false,grid=false)
```{julia}
#| code-fold: true
#| code-summary: "Show the code"
# GIFアニメーションの作成（フレームレートを設定）
using Plots
@gif for N in 3:1000
# θの範囲を設定
θ = LinRange(0, 2π, N)
# xとyの定義
x = cos.(θ) .+ (3 * cos.(99 .* θ)) ./ 7
y = sin.(θ) .- (3 * sin.(99 .* θ)) ./ 7
# プロット
plot(x, y, aspect_ratio=1, lw=2, color = :cyan, legend=false, axis=false, grid=false, background_color=:black,title="$N",)
end fps=10 # フレームレートを10 FPSに設定
```