NumPy 配列の基礎 — 機械学習の Python との出会い
NumPy 配列の基礎¶ ここでは，NumPy で最も重要なクラスである np.ndarray について， 本チュートリアルの方針 の方針に従い，最低限必要な予備知識について説明します． np.ndarray は， N-d Array すなわち，N次元配列を扱うためのクラスです． NumPy を使わない場合， Python ではこうしたN次元配列を表現するには，多重のリストが利用されます． np.ndarray と多重リストには以下のような違いがあります． 多重リストはリンクでセルを結合した形式でメモリ上に保持されますが， np.ndarray は C や Fortran の配列と同様にメモリの連続領域上に保持されます． そのため，多重リストは動的に変更可能ですが， np.ndarray の形状変更には全体の削除・再生成が必要になります． 多重リストはリスト内でその要素の型が異なることが許
棒グラフ — matplotlib 1.0 documentation
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt X = [1,2,3] Y = [3,1,4] plt.bar(X, Y) plt.show() 1個目の引数 X が棒の左端、2個目の Y が棒の高さを指定します。 実際の棒グラフのX軸は、数値ではなく名 (地名とか) の場合が多いですね。 そこでx軸の目盛りの書き換えを plt.xticks() で行います。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt X = [1,2,3] Y = [3,1,4] plt.bar(X,Y) plt.xticks(X, ['Tokyo','Osaka','Nagoya']) # 目盛りを数
【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
JuliaBook C89 版, C90 版 - yomichi's blog
2015年冬コミ(C89) 版 と2016 夏コミ (C90)版を公開しました。 C89 https://dl.dropboxusercontent.com/u/61544927/JuliaBook-C89.pdf C90 https://dl.dropboxusercontent.com/u/61544927/JuliaBook-C90.pdf C89 版は v0.4.2 対応の入門書で、 C90 版は v0.4.x から v0.5.x への変更点に関する本です。 【2020-01-05 追記 ココカラ】 流石に v0.4 やら v0.5 は古いです。 v1.3 に対応したバージョンが BOOTH で入手可能なのでよろしければそちらもどうぞ。 erex.booth.pm 【2020-01-05 追記 ココマデ】
Julia 本Vol.1 の公開 - yomichi's blog
2013年夏コミ（C84） で出したJulia 本のWeb 公開です*1 https://dl.dropboxusercontent.com/u/61544927/JuliaBook-Vol1-140105.pdf C84 とくらべて一部加筆修正があります。具体的には インストール方法をもう少し細かく書いた コンパイラの指定などビルドオプション 過去バージョンのインストール方法や複数バージョンの共存方法 1ウォーカーの問題において、update! 関数 が書けないことについて訂正 Julia のバージョンアップ（0.2->0.3）に伴う微修正 Julia の起動速度について methods 関数について といったところです。 *1:冬コミにだしたVol.2 では「1/3 頃に公開するよー」とか書きましたが、遅れてしまいました。ごめんなさい。
プログラミング言語 Julia 探訪 - Moriturus te saluto
きっかけ Julia をさわることにした。初見解説記事という謎ジャンルです。 Julia に興味を持ったのは、このへんのいい話を読んだのがきっかけ。プログラミング言語にはもっと物語があるといいと思う。 Why I’m Betting on Julia なぜ僕らはJuliaを作ったか - 丸井綜研 科学技術計算に強みのある汎用言語で、スピードと楽に書ける感じを重視してるって感じですかね。競合するのは R, MATLAB, Python あたりか。若い言語で確かにいいとこ取りっぽさがある。同図像性を持つのが特徴的らしい *1 。 インストール Julia Downloads Windows へのインストール バイナリが配布されていますがインストーラではなく自己解凍ファイルみたいです。パス通しましょう。 OS X へのインストール 公式サイトからバイナリを落とす。dmg をクリックして起動。/A
なぜ僕らはJuliaを作ったか（翻訳） - 丸井綜研
僕は言語を作るきっかけとか思想とかに興味があるので、日頃から新言語を見つけてはニヤニヤしてるんですが、つい昨日Juliaという新言語のリリース記事を読んで、面白そうだったので、紹介がてら粗く翻訳してみました。 なぜ僕らはJuliaを作ったか（原文：Why We Created Julia） 2012年2月14日(火) | Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman 端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。 僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーやPython使いやRuby使いもPerlハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフをR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。 いま挙げた言
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