NumPy - Numerical Analysis with Python
NumPy † Numeric, numarrayに続く第3世代の高速多次元配列オブジェクトと、FFTなどの基本的な数値解析ライブラリ。 ↑ 基本的な使い方 † http://ymasuda.jp/python/numarray/numarray/numarray.html にnumarrayのマニュアルの和訳がある。numpyと微妙に違うところはあるものの、非常に参考になる。 ただし、最近のnumpyは知らないうちに(numarrayにない)色々な関数が追加されていたりするので細かい部分についてはscipy.org本家とかdocstringを参考にしてください。 ここ↓に使い方が書いてあるわけです。英語だけど分かると思います。 http://www.scipy.org/Numpy_Example_List ここではいつくかの超基本的なものを適当に紹介してみます。 以下の例を実行す
高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
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
