3.1. Python での統計 — Scipy lecture notes
必要なもの 標準的な Python の科学技術環境 (numpy, scipy, matplotlib) Pandas Statsmodels Seaborn Python と依存ライブラリをインストールするのにに Anaconda Python か Enthought Canopy をダウンロードするか、Ubuntu や他の Linux ならパッケージマネージャーを利用する、ことをおすすめします。 参考 Python での Bayesian 統計 この章では Bayesian 統計については扱いません。Bayesian モデリングに関して特化したものとしては PyMC があり、 Python での確率を扱うプログラムを実装しています。 ちなみに どうして統計に Python を使うのか? R は統計に特化した言語です。Python は汎用の言語で、統計モジュールを持っています。R は P
Jupyter Notebook Viewer
J.R. Johansson (jrjohansson at gmail.com) The latest version of this IPython notebook lecture is available at http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. The other notebooks in this lecture series are indexed at http://jrjohansson.github.io. # This line configures matplotlib to show figures embedded in the notebook, # instead of opening a new window for each figure. More about that l
scipy array tip sheet
Arrays are the central datatype introduced in the SciPy package. (The same array objects are accessible within the NumPy package, which is a subset of SciPy. For consistency, we will simplify refer to to SciPy, although some of the online documentation makes reference to NumPy. And technically, array objects are of type ndarray, which stands for "n-dimensional array".) The array interface is acces
SciPyを用いて潜在的意味解析(LSA) - 未来は僕以外の手の中
自然言語処理の技法の１つに、潜在的意味解析(LSA)というものがある。 単語文書行列Ａがあった場合、特異値分解(SVD)により Ａ=ＵΣＶ に分解し、特異値を大きいほうからk個使って Ａk=ＵkΣkＶk のように階数の低減を行うことで、階数kのＡへの近似を最小誤差で得ることができる。 つまり特異値分解の計算さえできてしまえばLSAもすぐできるわけだが、 pythonの数値解析モジュールScipyにかかれば特異値分解もあっという間である。 まずは特異値分解まで↓ from numpy import * from scipy import linalg A = matrix([ [5, 8, 9, -4, 2, 4], [2, -4, 9, 4, 3, 3], [-3, 4, 8, 0, 5, 6], [-2, 5, 4, 7, 0, 2] ]) u, sigma, v = linalg.sv
Linear Algebra (scipy.linalg) — SciPy v1.7.1 Manual
Linear Algebra (scipy.linalg)¶ When SciPy is built using the optimized ATLAS LAPACK and BLAS libraries, it has very fast linear algebra capabilities. If you dig deep enough, all of the raw LAPACK and BLAS libraries are available for your use for even more speed. In this section, some easier-to-use interfaces to these routines are described. All of these linear algebra routines expect an object tha
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