Routines and objects by topic — NumPy v2.0 Manual
Routines and objects by topic# In this chapter routine docstrings are presented, grouped by functionality. Many docstrings contain example code, which demonstrates basic usage of the routine. The examples assume that NumPy is imported with: A convenient way to execute examples is the %doctest_mode mode of IPython, which allows for pasting of multi-line examples and preserves indentation.
» Pythonで科学計算: エスキュービズム ラボ Blog
大学の研究では、よくmatlabなどの科学計算ツールを利用して、データ解析などを行っています。ただ、そのようなツールは、プログラミング言語としては貧弱なので、本格的な実装には向いていません。そんなとき、お薦めなのがPythonでnumpyモジュールを利用するやり方です。行列演算などmatlabにあるような基本的な数値計算メソッドを、matlabライクな書き方で利用することができます(参考)。筆者もPythonを利用した最初の理由はこのnumpyがあったからです。 ここでは、それがどういうものか簡単に紹介します。 === numpyではまず、Pythonのリストオブジェクトを、numpy固有の固定長配列に変換します。 from numpy as np lst = [1,2,3] arr = np.array(lst) このような配列に対して様々な数値計算が可能になります。下は、簡単なベク
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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
ぐうたらの部屋
配列を操作する from numpy import * # 配列の作成 a = array([1,2,3]) b = array((10,11,12) # 配列の加算 結果:array([11,13,15]) a + b # 配列のデータ型を確認 結果:dtype('<i4') a.dtype # 配列の割り算 結果:array([0,0,1]) a/3 # データ型を指定して、配列の作成 a = array([1,2,3], dtype=float) # 配列版range関数 ,arangeを使用して、配列作成 data = array([0.5, 1.2, 2.2, 3.4, 3.5, 3.4, 3.4, 3.4], float) t = arange(len(data), dtype='float') * 2*pi/(len(data)-1) # すべての配列を出力する。 t[:]
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Subclassing ndarray — NumPy v1.3 Manual (DRAFT)
NumPy for MATLAB users – Mathesaurus