Release SciPy 1.0.0 · scipy/scipy
We are extremely pleased to announce the release of SciPy 1.0, 16 years after version 0.1 saw the light of day. It has been a long, productive journey to get here, and we anticipate many more exciting new features and releases in the future. Why 1.0 now? A version number should reflect the maturity of a project - and SciPy was a mature and stable library that is heavily used in production settings
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算 — Scipy lecture notes
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算¶ 著者: Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での科学技術計算ルーチンの中核となるパッケージです; これは numpy の配列を効率良く扱っているということで、numpy と scipy は
2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita
この記事はなんなの 「センター試験程度であれば、数式と文章を愚直にプログラムに落としこむことさえできれば、昨今のツールを用いて、何も閃かずとも機械的に問題を解くことが出来る」ということの主張 科学計算ライブラリ(特にSympy)の布教 将来、働き先がなくなったとき、「私、私こういうことができるんです！！」って言えばどこかが拾ってくれないかなあ、という夢 使用するもの Python (3系) Scipy.org に載っている科学計算ライブラリ全て(タグが足りない！！) 共に、2015年6月現時点での最新版を使用します(特に、Scipyは今年1月に実装された最新版の機能を使用するので注意してください)。 数々のライブラリを一つ一つインストールするのはすごく面倒です。面倒なので、有名どころを固めたパッケージのようなものが複数存在します。 個人的にはいつもAnacondaを使ってまとめてインストー
Python Binary packages for Cinema 4D (NumPy, Scipy, Cython) | Niklas Rosenstein
Python Binary packages for Cinema 4D (NumPy, Scipy, Cython) In the Google Drive link below you can find Python binary packages like NumPy, SciPy and Cython. You can copy then into your Cinema 4D installation library folder under library/python/packages/{OSNAME} and then use them from Python. Tested in R15 and R16. Download from Google Drive Update 2015-05-02: Added numpy 1.9.1 and 1.9,2 for Mac O
画像処理でのPythonの利用
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
Scipyでの疎行列の扱い - Qiita
pythonで疎な文書ベクトルの類似度や距離を計算をするメモ Scipyで疎行列を使う際の基本的な操作について 書いたのが昔なので、どっか間違ってるかも import scipy.sparse as sp import numpy as np a = sp.lil_matrix((1, 10000)) # 1*10000の疎行列が作成される b = sp.lil_matrix((1, 10000)) # a.shape => (1, 10000) for i in xrange(a.shape[1]): r = np.random.rand() if r < 0.9: r = 0.0 a[0, i] = r # aの各要素にrandomで数値を格納した a # => <1x10000 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>' with 9
第2回 Tokyo.SciPy で「数式を numpy に落としこむコツ」を発表してきました - 木曜不足
10/15 に IBM さんの渋谷オフィスにて開催された 第2回 Tokyo.SciPy にのこのこ参加してきました。主催の @sla さんはじめ、参加者・発表者各位おつかれさまでした＆ありがとうございました。 せっかく行くならなんか発表したいよね、ということで「数式を numpy に落としこむコツ 〜機械学習を題材に〜」なんてタイトルで、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)を実装するときに、どういう点に注目すれば易しくコードを書けるか、についてちらちら語ってみた。 こちらがその資料。 数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani 例えば、機械学習の(多クラス)ロジスティック回帰という技術では、次のような数式が登場する。 (PRML (4.109) 式) これを一目見てすらすらとコードが書けるなら苦労はないが、慣
機械学習の Python との出会い 神嶌 敏弘 (Toshihiro Kamishima) ,pdf
Python 2020-02-17 08:56:35 +0900 (Toshihiro Kamishima) 2020-02-17 08:56:35 +0900 i 1 1 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 5 2.1 NumPy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 . . . . . . . . .
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
MacPortsとFortran - あとは、人生どんだけ遊ぶかです
MacPorts The MacPorts Project -- Download & Installation からdmgをダウンロードしてインストール。 インストール後、ターミナルで sudo port -v selfupdateとしてMacPortsを最新の状態に更新する。 MacPortsのselfupdateができない場合 プロキシサーバを通していると、rsyncができずselfupdateが通らない。 そんなときはhttp://www.int.otaru-uc.ac.jp/lyx-howto/install/macintosh/behind_proxyを参照のこと。 MacPortsで入れたもの TeXを入れたときに入手できなかったGhost Script Viewerを sudo port install gvとしてインストール。 また、ImageMagickも同様にインスト
www.sagemath.org
SageMath is a free open-source mathematics software system licensed under the GPL. It builds on top of many existing open-source packages: NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R and many more. Access their combined power through a common, Python-based language or directly via interfaces or wrappers. Mission: Creating a viable free open source alternative to Magma, Maple, Mathematic
Blog | Enthought, Inc.
Digital Transformation, Life Sciences, Materials Science, Technology, Transformation Digital Transformation vs. Digital Enhancement: A Starting Decision Framework for Technology Initiatives in R&D Leveraging advanced technology like generative AI through digital transformation (not digital enhancement) is how to get the biggest returns in scientific R&D.
米国防高等研究計画局、Pythonに300万ドル支援
Dr Bobb'sにおいて、米国防高等研究計画局(DARPA, U.S. Defense Advanced Research Projects Agency)がPythonにおけるビッグデータ処理の向上を目的とした開発支援として300万ドルを出資したことが報道された。出資を受けた企業はContinuum Analytics。 DARPAはセンサーから出力される大量のデータ処理を迅速に処理するツールの開発を目的としたXDataリサーチプログラムを展開中。今回Continuum Analyticsに対して実施された出資はこのプロジェクトの一環として実施された。ビッグデータ処理用のツールは米国防総省やそのほかの機関での使用を想定している。 Pythonにおけるビッグデータ処理は、すでに開発が進められているNumPyおよびSciPyを拡張する形で実施されるという。NumPyは科学技術計算と目的とし
Frequently Asked Questions — SciPy.org
General questions about NumPy¶ What is NumPy?¶ NumPy is a Python extension module that provides efficient operation on arrays of homogeneous data. It allows Python to serve as a high-level language for manipulating numerical data, much like, for example, IDL or MATLAB. Why should I use NumPy rather than IDL, MATLAB, or Octave?¶ As always, you should choose the programming tools that suit your prob
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1. 科学技術計算のために Python を始めよう。 — Scipy lecture notes
3.2. Sympy : Symbolic Mathematics in Python — Scipy lecture notes
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