NumPyとCythonを組み合わせると爆速！ - Kesinの知見置き場
前回の記事の最後にcythonとnumpyを組み合わせても速くならなかったと書いてしまったのですが、@frontier45 さんから公式のチュートリアルをちゃんと読みましょう。と教えていただいたので、自分の勉強がてらブログにも書いておきます。 使用するコードは何のひねりもなく公式のチュートリアルから丸パクリです。 注意：以下のベンチマークはMacOS 10.7.3 MacBook Core2 Duo 2.26GHzでPythonとC/C++のコンパイラはMac標準のPython2.7.1, llvm-gccを使用しています。 Python/Cythonはipythonのtimeitを利用して実行時間を測定しています。 なお、以下の記録はあくまで私の環境、私の実装での記録なので比較の結果は正しいというものではないです。公式のチュートリアルでも実行時間が書かれていますので、そちらの方もご覧下さ
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
windows7 64bit環境でのpython, opencvセットアップ等 - kohta blog
かなり久しぶりの記事になってしまいました。 windows7 64bitで環境構築にずいぶん手間取ったのでいくつかのポイントをメモしておきます。 目標は、64bit版のpythonやopencv(含むpythonバインディング)あたりが普通に使えるようになることです。 pythonのインストール python自体のインストールは公式サイトから配布されているインストーラを使えばできるはずです。 インストールしたらPYTHON_HOME環境変数にpython.exeがあるディレクトリを設定し、PATHに%PYTHON_HOME%を追加しておきます。 easy_install(setuptools)のインストール pyhonのパッケージ管理システムにはeasy_installとpipがありますが、pipを入れるのにeasy_installがあった方がよいのでまずインストールします。これも公式の指
第2回 Tokyo.SciPy で「数式を numpy に落としこむコツ」を発表してきました - 木曜不足
10/15 に IBM さんの渋谷オフィスにて開催された 第2回 Tokyo.SciPy にのこのこ参加してきました。主催の @sla さんはじめ、参加者・発表者各位おつかれさまでした＆ありがとうございました。 せっかく行くならなんか発表したいよね、ということで「数式を numpy に落としこむコツ 〜機械学習を題材に〜」なんてタイトルで、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)を実装するときに、どういう点に注目すれば易しくコードを書けるか、についてちらちら語ってみた。 こちらがその資料。 数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani 例えば、機械学習の(多クラス)ロジスティック回帰という技術では、次のような数式が登場する。 (PRML (4.109) 式) これを一目見てすらすらとコードが書けるなら苦労はないが、慣
Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
Archived: Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages by Christoph Gohlke. Updated on 26 June 2022 at 07:27 UTC. This page provides 32 and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension packages for the official CPython distribution of the Python programming language. A few binaries are available for the PyPy distribution. The files are unofficial (meaning: inform
python/numpy - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
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
python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
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numpy.vectorize — NumPy v2.1 Manual