NumPyによる数値計算の高速化 : 基礎 - Qiita
対象 Python及びNumPy初心者に向けて書いています. 「C言語は使えるけど最近Pythonを始めた」とか「Pythonらしい書き方がよくわからない」に該当する物理系の数値計算を目的とした方には特に有用かもしれません. また, 自分の不勉強のために間違った記述があるかもしれません. ご容赦ください. あらまし Pythonは数値計算系のライブラリが非常に充実しており, かつ使いやすくまとまっています. その多くはFortranで書かれた遺産のラッパーだったりするのですが, C/C++などから呼ぶよりもとても簡単です. 例えばC/C++からLAPACK1を呼んで固有値問題を計算しようとすると info = LAPACKE_zheevr(LAPACK_COL_MAJOR, 'V', 'A', 'L', H, (lapack_complex_double*)a, lda, vl, vu,
numpyの何がすごいのか？【Python3】 | AVILEN AI Trend
「Pythonでデータ解析をするなら、とりあえずnumpy使う」というのは、データサイエンティスト達の間では割と一般常識になりつつあります。でも、実のところnumpyがどういうのものなのか分からない、という方は一定数いるのではないでしょうか。そこで「numpyってすごい有名だけど、何がすごいの？」とか「なんでnumpyをマスターしなきゃいけないんだ？」という疑問を抱いている初心者たち向けに、この記事を書きました。numpyの良さをわかりやすく伝えられるように、通常のPythonコードとnumpyを使った場合のコードを比較しながら解説していきます。 numpyとは何か？ numpyは配列(リスト)計算を高速にするためのPythonのライブラリです。Pythonには標準の機能としてリスト型変数がありますが、numpyはこれを強化したnumpy配列というものを扱います。では、numpy配列のどこ
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
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
