PyCon JP 2014で発表してきた – はむかず！
先日PyCon JP（Python開発者のお祭り）で、登壇発表してきました。 そのときの資料がこちら 内容としては、NumPyを使って高速に計算するコツと、SciPyの中の特に疎行列の扱いについてです。 そしてビデオがこちら。 https://www.youtube.com/watch?v=VJwjzY6jdBY#t=293 Togetterでの反応 http://togetter.com/li/719865?page=23 を見ると、やはり難しかったという人もいるようですが、こういう内容の発表だとやはり全員にその場で理解してもらうというのは難しいと思うので、今後ブログ等で補完的な内容を発信していこうかと思ってます。
1.4. Matplotlib: 作図 — Scipy lecture notes
ちなみに Matplotlib はおそらく2次元グラフィック用の Python パッケージの決定版です。高速なデータの可視化手法や出版品質の図を多くのフォーマットで提供します。これから対話モードで matplotlib の機能を調べていきましょう。 ほとんどの状況は対話モードですませることができます。
■ - nulll
brew update したら以下のように distribute と pip がなくなって、python が更新された。 適当に検索したら https://github.com/mxcl/homebrew/wiki/Homebrew-and-Python というドキュメントが見つかった。いままで easy_install とか pip でパッケージを入れると、$HOMEBREW を homebrew を入れたディレクトリとして、$HOMEBREW/Cellar/python/2.7.1/lib/python2.7/site-packages とか $HOMEBREW/Cellar/python/2.7.1/bin に入っていたけど、python のバージョンが変更される(2.7.1 から 2.7.2 に上がるとか)たびに入れなおしたり、シンボリックリンクしなおしたりする必要があるので、これ
Introduction to NumPy & SciPy
2. Contents NumPy & Scipy の機能紹介 → ndarrayクラスの操作を中心に説明 NumPy & SciPy を使ったプログラミング → 線形回帰、 主成分分析, K-Means → Pythonの特徴であるOOPも取り入れる ndarrayのviewと参照渡し 3. Contents NumPy & Scipy の機能紹介 → ndarrayクラスの操作を中心に説明 NumPy & SciPy を使ったプログラミング → 線形回帰、 主成分分析, K-Means → Pythonの特徴であるOOPも取り入れる ndarrayのviewと参照渡し 4. What is NumPy/SciPy? Pythonで数値計算 数値計算 ≒ 繰り返し作業、ループ Pyhton : ループが遅い、その他諸々は書きやすい。 C,Fortran : ループが速い、冗長な表現が多い
StrongInference - Scipy Superpack
Scipy Superpack for Mac OSX This shell script will install recent 64-bit builds of Numpy (2.0) and Scipy (0.9), as well as Matplotlib (1.0), iPython and PyMC (2.1 beta) for OS X 10.6 (Snow Leopard) on Intel Macintosh. All builds are based on recent development code from each package, which means though some bugs may be fixed and features added, they also may be more unstable than the official rele
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Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
http://www.ike-dyn.ritsumei.ac.jp/~uchida/scipy-lecture-notes/intro/help/help.html
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