# 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
ちょっとした GUI アプリをつくるのに MacRuby をつかってみた。結論からいうと MacRuby はよくできているなあ、という印象をえた。 昔、RubyCocoa をさわってみたことはあったのだけど RubyCocoa は 「なんか正直 Objective-C の方がむしろ楽な気がする。。」 という感じだった。なにしろめんどくさいという印象しかのこらなかったのである。 一方、 MacRuby はいいな。 Syntax をカスタマイズすることにより無理矢理実現している変態的な感じもよい。実用的。 ちょっとした自分用ツールをかくときに今までは web application としてかいていたのだけど、MacRuby の方が楽だな、そんな気分になったのであった。 (というか、最初 Web Application としてかいてつかっていたツールを MacRuby に移植したのである) VB
対応表 NumPy for R users: http://mathesaurus.sourceforge.net/r-numpy.html Rのdata.frameに相当する事を実現するには 作成:NumPyのarrayで,各列にclassを指定できる (structured arrays) http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html > import numpy as np > C0=[1,2,3] > C1=['M','F','M'] > C2=[3.3,4.4,5.5] > x=np.array(zip(C0,C1,C2),dtype=[('id', '<i4'), ('gender', '|S1'), ('value', '<f8')]) > x[1] (2, 'F', 4.4) > print(x[x['gender
Mac OS X Lion / homebrew にて python の環境を整える¶ Mac OS X を Lion にアップデートしたら、python の環境が壊れたので再構築。 ちなみに、homebrew は Snow Leopard 時代ですでにインストール済みで、Lionのupgrade した後でも特に問題はなさそうであった。 ポイント¶ Mac OS X の標準 python は /usr/bin/python homebrew の場合は /usr/local が prefix で、 brew insatall python すると /usr/local/Cellar/python/{バージョン番号} がインストールされる。 homebrew の python アプリケーションは /usr/local/share/python ディレクトリ配下にインストールされる。 $ bre
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