numpy で高速に区間列どうしの要素を対応付ける - Qiita
やりたいこと 一次元の区間(s,t)の集合が2つ(s1 と s2)存在する。 s1中のある要素s1_iが、s2中のどの要素s2_jに対応するかを表現する組合せF (F: s1 -> s2)を作りたい。 詳細な条件 s1 と s2は、それぞれ $10^3$ 個程度の要素を持つ 対応付けは1分以内に完了したい 方針 全てのs1_iとs2_jで Intersection over Union (IoU)を計算 IoUを一言でいうと、2つの要素における重なりの比率 参照: 【精度指標】IoUとは s1_iごとに、IoUが最大値となるs2_jを取得する 実装 import numpy as np def alignment_sequence(s1: np.ndarray, s2: np.ndarray) -> np.ndarray: assert s1.shape[1] == 2, f"Expect
Numpyが18年ぶりのメジャーアップデート！ 改善点、変更点まとめ - Qiita
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
［NumPy超入門］Pythonでのデータ処理をNumPyから始めよう！
連載目次 本シリーズと本連載について Pythonは現在とてもよく使われるプログラミング言語の一つです。特に人工知能、機械学習、データ処理やデータ分析といった分野においてはPythonとそのライブラリはとてももてはやされています。ですが、Pythonの基礎を学んだだけで今述べたような分野に乗り出していくのは少し大変なことでもあります。 プログラミング言語だけを覚えても、その言語で何かを行うには十分ではないことはよくあります。特に複雑なことをやろうと思ったら。何かを行うためには、さまざまなライブラリやフレームワークの使い方も学ぶ必要があります。あるいは、自分でそうしたライブラリやフレームワークを構築する方法もありますが、そのためにはかなりの労力が必要となるでしょう。 何かを実現するためにその道具（ライブラリやフレームワーク）から作り始めるのは理想的です。が、例えば数値計算やデータの処理、可視
NumSharp：C#で使えるNumPyライクな数値計算ライブラリ
NumSharpは.NET StandardをターゲットとしたNumPyのC#ポートです。NumSharpはC#で科学計算を行う際に必要なとなる基本的なパッケージを提供します。 Pythonで書かれた機械学習コードをC#に書き直すのは大変ですよね？ その理由は、Pythonで使われている関数に対応する機能を.NET SDKでほとんど見つけられないためです。 NumSharpはNumPyのC#版で、関数名やパラメータの配置などのプログラミングインターフェイスをできる限りNumPyに似せています。NumSharpを導入すれば、PythonコードからC#コードへの書き換えが簡単に行えます。 以下はNumSharpとNumPyの比較です。(左：Python, 右：C#)： より詳しい情報はこちらのドキュメントをご覧ください。 https://scisharp.github.io/NumSharp/
Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
初心者でもPythonの数値計算ライブラリ「NumPy」の使い方が学べるコンテンツ6選 -
Photo by thekirbster こんにちは。谷口です。 最近は機械学習が流行っていることもあって、Numpyなどの数値計算系のPythonライブラリなどが人気ですよね。 NumPyは機械学習、データマイニング、ディープラーニングなどでも非常によく利用されているPythonの数値計算ライブラリです。 Pythonは、数値計算を素直に書くと処理が遅めな言語ではありますが、NumPyを使えばC言語のネイティブコード上で計算してくれて、処理がとても早くなります。 今回は、初心者の方でもNumpyの使い方を学べるコンテンツを6件ご紹介していきます。 ■初心者でもNumpyの使い方を学べるコンテンツ ◆Numpyの公式ドキュメントとチュートリアル 「配列の基本の使い方」といった、Numpyの基礎的な部分は公式ドキュメントとチュートリアルで学べます。 ◆SciPy Cookbook Numpy
【Day-2】numpyの勉強に『100 numpy exercise』を全部やってみる(初級・中級編) - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー2日目。 数式を扱うことが多くなるので、numpyの復習をしたいと思う。使ったのは100 numpy exercise github.com numpyを用いるさまざまな問題が用意されていて、大変勉強になる。 今回は自分の実力を試すために、自分で解きつつ、よく使ったもの/新しく学んだことを列挙していく。 また、問題の和訳と難易度も掲載しているので、自分の実力を試したい人はどうぞ。 自分が書いたコードともこちらに載せた github.com 2日目は、初級・中級を掲載する。上級は明日挑戦して掲載予定。 ★☆☆ : 初級 ★★☆ : 中級 ★★★ : 上級 問題 結果 numpy配列の基本 配列を作る 形を変える endpointの有無 hstack, vstack, concatenate スカラー値を足すとどうなる？ 勉強になった問題(一部抜粋) 24
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
Pythonで地震計の地震加速度のデータから地震震度を計算する - ServersMan@VPS（CentOS）でお気楽サーバー運営 (^^♪ (忘れっぽいので個人メモ用)
興味本意で^^;地震情報関係のサイトを今作っているのですが、地震計のデータから地震の計測震度を計算する必要が出てきて、Pythonで地震計の地震加速度のデータから計測震度を計算する関数を作ったので、ちょっとメモ。 防災科学技術研究所 強震観測網(K-NET,KiK-net) さんで公開されてる地震計の地震加速度のデータファイルから、地震の計測震度をPythonで計算してみる。 K-NETさんで公開されてる地震計のデータファイルは↓こんな感じのフォーマットなので、 ----+----1----+----2----+----3----+----4----+----5----+----6----+----7----+----8 Origin Time 2006/01/18 23:25:00<LF> (1) 地震発生時刻 Lat. 37.798<LF> (2) 震央北緯 Lon. 142.200<
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
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
Introduction to NumPy & SciPy
2015年9月18日 (GTC Japan 2015) 深層学習フレームワークChainerの導入と化合物活性予測への応用
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita
この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブ
「数式を numpy に落とし込むコツ」を HMM に当てはめてみる - 木曜不足
数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani という発表を Tokyo.SciPy #2 でさせてもらったのだが、発表＆資料作成の時間の関係で、実際に数式を解釈する例を2つしか入れられなかったのが残念なところ。 今、社内 PRML 読書会で 13章の隠れマルコフをやっつけていて、その Baum-Welch の更新式がちょうどいい題材になっていることに気付いたので、ここで取り上げてみる。 (PRML 式 13.36) 結構複雑な印象のある数式だが、こいつも資料の流れに従えば簡単に実装できてしまうことを見ていこう。 数式を読み解く 数式を書き換える numpy に「逐語訳」する というわけでまず「読み解き」だが、これが一番重要なステップ。 特に今回の式の場合は , , の正体をちゃんと見極めておかないといけない。 「正
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