numpy.arange関数におけるstepに0.1を指定したときの振る舞いとその原因を追ってみた話 - 備忘録
はじめに 先日、接点QB氏による以下のツイートを見かけた： ?????? 俺の脳みそがバグってるのか？？ pic.twitter.com/zyzzdb3ijS— 接点QB (@setten_QB) February 10, 2021 興味深いので少し調べてみたというわけである（少々長い記事）。 はじめに numpyのarange関数の振る舞い 浮動小数点数の表現形式と演算 浮動小数点数の倍精度表現 0.1の倍精度表現 1.0の倍精度表現 1.5の倍精度表現 1.6の倍精度表現 倍精度表現に基づく浮動小数点数演算 まとめ 参考 numpyのarange関数の振る舞い numpyのarange関数のステップ数に0.1を指定したときの振る舞いについて、 np.arange(1.0, 1.5, 0.1) とすると、0.1刻みで1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4までのarrayが得られた
Pythonの進化計算ライブラリDeap - Qiita
DEAP概要 Pythonで使える遺伝的アルゴリズムライブラリDeapを紹介したいと思います。 Pythonの遺伝的アルゴリズムライブラリは他にもPyevolveというのがあるのですが、Deapの方が開発が盛んらしいので、こちらを使ってみたいと思います。 以下がDeapで使用できる主なアルゴリズムおよび機能です。 GA 遺伝的アルゴリズム GP 遺伝的プログラミング ES 進化戦略(CMA-ESなど) 多目的最適化(NSGA-II, SPEA-II) Co-evolution 並列化 個体の中の優等生の保持 定期的なチェックポイント ベンチマーク 進化の系図 Particle Swarm Optimization, Differential Evolution, Estimation of Distribution Algorithm Example 今回はGAのExampleを解説してい
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