pyscience11 で C++ から SciPy と Matplotlib を使う - yokaze.github.io
私事ですが、GitHub で pyscience11 というライブラリを公開しています。 このライブラリは Header-Only で、C++ から NumPy, SciPy, Matplotlib を手軽に使うことができます。 動作には pybind11 が必要です。 次の例では、pybind11 の組み込み Python 環境で誤差関数 (erf) を表示しています。 #include <pybind11/embed.h> #include <pybind11/pybind11.h> #include <pyscience11/matplotlib.h> #include <pyscience11/matplotlib/pyplot.h> #include <pyscience11/numpy.h> #include <pyscience11/scipy/special.h> name
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
SciPyとmatplotlibのインストール(Python) - Qiita
scipyのインストールにgfortran, numpyが必要なようです。 warningがいっぱい出ますが無視で brewでpythonを入れた場合、pipの場所は /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ なので、PYTHONPATHを通しておきます。 Eclipseの場合は、環境設定のPyDev→Interpreter - Python→newで browseから/usr/local/Cellar/python/2.7.4/bin/pythonを選択すると、 PYTHONPATHを通す場所の一覧が表示されるので、全部にチェックを入れて OKすれば良いです。 (追記) easy_installが廃止されてpipが標準装備になったのは最新版(2.7.4)からのようです。 pythonのバージョンが古い場合は更新してください。
ぐうたらの部屋
それぞれ入手して、インストールしてください。 設定 特別な設定をしなくても、動作します。 ただし、Windows環境下にてmatplotlibはIDLEやコンソール等の対話モードで使用すると、フリーズすることがあります。 この点に関しては、本家サイトのFAQに記載されています。 My matplotlib window is freezing 設定を変更することで、動作を改善することができます。 私の環境では、コンソールやIDLEの対話モードの状況は改善しませんでしたが、 PyCrustでは、フリーズすることがなくなりました。 なお、PyCrustは、wxPythonのデモコードに付属しているツールです。 設定内容は、以下のとおりです。 C:\Documents and Settings\yourname\.matplotlibにmatplotlibrcファイルをつくる matplotli
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