NumPy, SciPyをちゃんとインストールする（CentOS+Python2.7+easy_install） - Kesinの知見置き場
研究室に新しくRedHatの計算機が来るそうなので、自分のMacBookにVirtualBoxを使用してCentOSを入れて自分の環境づくり＆来年入って来る後輩にPythonを布教するための練習メモ。 目標：システムとは別のPythonをソースからインストール。yumでATLAS、easy_installでnumpyとscipyをインストールしてちゃんとATLASを使用するnumpy, scipy環境を構築する 1. NumPy, SciPy RedHat, CentOSだとyumでインストールできるnumy, scipyがPython2.6と古く、システムで使ってるものを汚さない方がいいと思うので自分のユーザローカルにPython2.7を入れて、安定版のnumpyとscipy（執筆当時は1.6.1と0.10.0）をインストールします。 numpyとscipyは行列を高速に計算してくれるモ
numpy, scipyちょっと遅い気がするって時はblas, lapack, atlasが入っているか見直しましょう - Qiita
import numpy import scipy numpy.__version__ # 1.9.3 numpy.show_config() # blas, lapack, atlasと一緒にビルドされているか確認できる scipy.__version__ # 0.16.0 scipy.show_config() # numpyの場合と同様
numpy.linalg.invとnumpy.linalg.solveを用いた逆行列計算 - シリコンの谷のゾンビ
(Tokyo.SciPyに毎度お邪魔させて頂いているのにも関わらず今まで全くNumPyとかSciPyとか使っていなかったのだけれど) 最近ようやくNumPyやSciPyを(ほんの)少しずつ使うようになってきた．機械学習関連に限らず必ずと言っていいほどお世話になる逆行列計算． そういえば逆行列と何かの積を取る場合，numpy.linalg.inv()じゃなくてnumpy.linalg.solve()の方が速いよ，ということをどこかで聞いていた気がするので「単位行列との積を取れば逆行列単体の計算も速くなるんじゃね?」ということをお思いついて速度差を比較してみた． というわけで以下の4つのケースの速度を比較 Aの逆行列を計算 (numpy.linalg.inv) Aの逆行列を計算 (numpy.linalg.solve) Aの逆行列を計算 (numpy.linalg.inv) し，bの積を計算
Windows 7でnumpy, scipyインストール - Educational NLP blog
明日は，Tokyo.SciPyですね．Windows 7にnumpy, scipyをインストールしましょう． http://www.python.org/download/でPython 2.7.2 Windows Installerをダウンロードしてインストール．僕の環境は64bitで64bitと書いてあるインストーラもありますが，こちらを使ってみました．numpy, scipyのバイナリはwin32と書かれたものしかないので，何かエラーが出そうな予感がしたからです． http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.6.1/で，numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.7.exeをダウンロードしてインストール． http://sourceforge.net/projects/scipy/files/sc
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