Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
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算術 論理 / 集合 集合と数のあいだ [順序集合/代数系] / 数 解析学 ― 位相・距離、関数 ― 極限 [数列点列/関数]/連続 ― 微分 [ 1変数関数の微分 / 2変数関数の微分 / 多変数関数の微分 / 1変数ベクトル値関数の微分 / 多変数ベクトル値関数の微分 ] ― 積分 線形代数 索引 / 更新履歴 / 文献 算術上の知識 階乗/順列/組み合せ/二項定理/多項定理 Σの定義 Σの計算公式 ： Σの結合則/ Σの分配則/ よく使われるΣの値の公式 二重和ΣΣの計算公式 Σの行列表現： 和の行列表現/ 平均の行列表現/ 2重和の行列表現 二次形式の行列表現/ 積和の行列表現/ 双一次形式の行列表現/ 偏差2乗和の行列表現/ 偏差積和の行列表現 累乗と指数法則 ： べき・累乗の定義(自然数指数)/べき・累乗の定義(整数指数)/べき・累乗の定義(有理数指数)/べき・累乗の定義
グラフ理論
グラフ理論における「グラフ」というのはいくつかの点をいくつかの線でつないだモノである。 普通はどの点とどの点が結ばれてるかのみに着目しどのように結ばれているかは問わないことが多いが、幾何学的グラフ理論では点集合としての（位相的）図形として結ばれ方も重視する。 この２つの見方 ― 「システム」としての見方と「図形」としての見方 ― が可能なことからグラフは一見単純ではあるが奥深い数学的な対象となっている。 グラフ理論は身近に存在する。 たとえば我々はいたるところで「植木算」のお世話になっているが、植木算の中にグラフ理論の主要な考えの発端が見られる。 この講義ではグラフ理論の応用数学的な側面よりも純粋数学的な側面に焦点を絞った。 形式的な記述でわかりにくい部分も図を見ればわかってしまうことが多いように図をたくさん入れておいた。 予備知識はほとんど不要であるが、ベクトル空間やポセッ
Scilab簡易リファレンス - PukiWiki
ワーキングディレクトリ † chdir("path") - ワーキングディレクトリの変更 pwd - ワーキングディレクトリの表示 ↑ 定数 † %i 虚数単位 %pi 円周率 %e 自然対数の底 %inf 無限大 %eps 機械イプシロン %nan %inf-%inf %s = poly(0,'s') %z = poly(0,'z') $ = poly(0,'$') %t - 真 %f - 偽 predefコマンドを使って $SCIHOME/.scilabに定数を定義することができる。 Vine-4.1のscilabではSCIHOMEは $HOME/.Scilab/scilab-3.1.1/ と定義されている。 ↑
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2004年度 グラフ理論講義ノート : HUSCAP