私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
numpyでのKLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスの実装 | Vingow 開発チームブログ
scipyには距離を測るための手続きが用意されています(scipy.spatial.distance)。ユークリッド距離やcosine距離(cosine類似度)などもあるのですが、確率分布間の距離とも言うべきKLダイバージェンスやJensen-Shannonダイバージェンスなどは実装されていません。ということで、実装してみました。 実装コードだけ見たいという場合は、最後まで読み飛ばしてください。 KLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスについて KLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量; Kullback–Leibler divergence; 相対エントロピー)とは、分布と分布の差異の大きさ(≠距離)を測るものです。分布と分布があったとき、のに対するKLダイバージェンスは で定義されます。また、クロスエントロピーを使って と定義することもできます。クロ
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