高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
python+Scipyで行列計算 - how to code something
Scipyをつかって行列計算。 [参考]http://handasse.blogspot.com/2007/07/scipy.html # usr/bin/env/ python # -*- coding: utf-8 -*- import scipy import scipy.linalg from numpy import * a = [ [1,3,5], [2,5,1], [2,3,8]] A = mat(a) #print "配列 a：", a #print "行列 A：", A print "行列→リスト", A.tolist() print "逆行列：" , A.I print "エルミート行列：", A.H print "転置行列：", A.T print "行列→配列：", A.A print "行列→１次元配列：", A.A1 print "２番目の行を取り出す：", A
python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
リストオブジェクトの使い方 - Python Tips
リストオブジェクトの作成 リストオブジェクトは「[要素, 要素, …]」の形で作成します。 #例 lst = ['python', 'perl', 'php'] #空のリスト lst = [] 要素の取得 要素を取得するには「リストオブジェクト[位置]」を使います。 位置は、先頭の要素が0、二番目の要素が1となります。 負の値を指定した場合は、末尾から数えます。 範囲外を指定した場合はIndexErrorの例外が送出されます。 >>> lst = ['python', 'perl', 'php'] >>> lst[0] 'python' >>> lst[1] 'perl' >>> lst[2] 'php' >>> lst[-1] 'php' >>> lst[3] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <m
SciPyの使い方: 行列演算
PythonのモジュールであるSciPyを使った行列演算を示す。scipy.linalgではBLASやLAPACKを利用しているので、高速な演算が可能になっている。 >>> from scipy import * >>> a = [[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]] # リスト >>> A = mat(a) # リスト→行列 >>> A.tolist() # 行列→リスト [[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]] >>> A # 行列 matrix([[1, 3, 5], [2, 5, 1], [2, 3, 8]]) >>> A.I # 逆行列 matrix([[-1.48, 0.36, 0.88], [ 0.56, 0.08, -0.36], [ 0.16, -0.12, 0.04]]) >>> A.H # エルミート行列 matr
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
