自分にとっての要点メモ。 Effective C++の著者のScott MeyersによるC++11/14の定番本(らしい) ※知らずに買ったら英語だったので、なんとか通読しましたが理解は随所怪しいと思われます。誤りは是非ご指摘ください。 2015/11/02追記: 日本語版が出ています。本稿は日本語訳が出る前に書いたのなので目次の訳は一致しません。ご注意ください。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117362/ 第1章: 型推論 autoやdecltypeによる型推論はコードの冗長性を減らす強力な機構だが、型推論の動きをしっかり理解していないとmodern C++での効率的なプログラミングはほぼ不可能。 1: テンプレート型推論を理解しろ 関数テンプレートtemplate<typename T> void f(ParamType param)
パッケージ† pip や easy_install によるインストールの前に多くの外部ライブラリやfortranコンパイラなどが必要になるので,numpy等の科学技術計算パッケージをインストールするには以下のようなパッケージを一般には利用する: 商用(サポートなしなら無料でも利用できる) Anaconda:無料版でもIntel MKLが使える Enthought Canopy フリー Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages (個人ベースの管理で非公式版) ↑ その他† pyvideo.org:PyCon, SciPy, PyData などの講演ビデオリンク集 100 numpy exercises:練習問題 Pythonidae:Python関連のライブラリのリンク集 SciPy Central:SciPy 関連コ
C++ Advent Calender 10日目の記事です。 Boost 1.63でBoost.NumPyがBoost.Pythonにマージされます。 それに伴い以下の記述では不具合があるかもしれません。修正記事を書く予定です。 動機 Pythonまじ便利です。 シミュレーションとその結果の解析がメインとなるアカデミア(見習い)である私には、 対話的にデータの加工、解析、可視化がシームレスに実行できるIPython Notebookは必須です。 残念ならがC++だけで同等の機能を提供してくれる環境はありません(たぶん)。 CERNが作ってるROOTのclingはC++を対話的に実行できるそうですが情報が少なくて使ったことありません。 だれかC++で文芸的プログラミングできるIC++ Notebook作ってください(切実)。 しかしながらシミュレーション自体は数日から数週間実行するもので、
何故C++のクラス・関数をPythonにバインドするか? C++11は非常に便利になった。Boost使えばさらに便利だ。 しかし、pythonはもっと使いやすい。 NumPyをベースにしたプロジェクト群(SciPy, matplotlib, pandas, ...) は共通の基盤の上に非常に使い易く整備されている上に、そこそこ高速に動作する。 C++を使うべきか、Pythonにバインドして使うべきか、 また私の中で結論はでていないが、とりあえずバインドするための情報をまとめる。 どうやってバインドするか? 問題は2つある。 単純にPythonにバインドする方法 NumPyにバインドする方法 Pythonを使う理由の一つにNumPyのベースのライブラリを使用する事があるので、 NumPyのndarray等に変換できる必要がある。 基本となるのはPython C APIとNumPy C API
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Numpy/Scipy with Intel® MKL」の日本語参考訳です。 *著者注: この記事は 2014 年 8 月 27 日更新されました。 NumPy/SciPy アプリケーション・ノート ステップ 1 – 概要 このガイドは、現在 Numpy/SciPy を利用しているユーザーが、インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) の利点を活用することを目的としています。 NumPy は、ベクトルや行列演算を可能な限り BLAS と LAPACK 関数に自動マッピングします。インテル® MKL は、業界標準であるそれらのインターフェイスをサポートしているため、NumPy のスクリプトをわずかに変更するだけでインテル® MKL の最適化の恩恵を受けることができます。 NumPy は、Python* による
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