Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less
NumPy でつくる俺々データ構造 - StatsFragments
はじめに Python での数値計算の基盤をなす NumPy 、直感的なスライスやブロードキャスト、関数のベクトル適用など大変便利だ。 import numpy as np np.__version__ # '1.9.2' np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) np.array([1, 2, 3])[:2] # array([1, 2]) np.array([1, 2, 3]) + 1 # array([2, 3, 4]) が、用途によっては NumPy 標準ではその機能を実現できない場合がある。例えば、 配列とメタデータをひとつのクラスで扱いたい 配列への入力や型を制約/検証したい 自作クラスを NumPy の Universal Functions (ufunc) に対応させたい 新しい型 ( dtype ) を作りたい こういったとき、NumP
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
