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
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert. Release: 2022.1
Python初心者がnumpyとmatplotlibを使ってガウシアンフィッティングをしてみる - Life, don’t talk to me about life.
仕事で使うデータではガウシアンフィッティングなんかをする機会が多いので、試しにpythonで書いてみました。 手順は、 みたいな理想曲線に適当にノイズをランダムに加えて、フィットするべきデータ点を作る 生成したデータ点をフィットする 結果を、理想的な曲線、生成されたデータ、フィットされた結果の曲線、という感じでプロットする フィットされた結果のパラメータの値と、その誤差を標準出力に書き出す っていう感じです。 では、早速ですが、コードを適当に載せてみたいと思います。もっと良い方法がある、おかしい、とかあったら教えてもらえるとありがたいです。自分の場合は、main.pyとかいうファイルに書いてますが、まあこれは何でもいいと思いますね。 #!/usr/bin/env python import math, numpy, scipy.optimize import matplotlib.pypl
Pythonで地震計の地震加速度のデータから地震震度を計算する - ServersMan@VPS（CentOS）でお気楽サーバー運営 (^^♪ (忘れっぽいので個人メモ用)
興味本意で^^;地震情報関係のサイトを今作っているのですが、地震計のデータから地震の計測震度を計算する必要が出てきて、Pythonで地震計の地震加速度のデータから計測震度を計算する関数を作ったので、ちょっとメモ。 防災科学技術研究所 強震観測網(K-NET,KiK-net) さんで公開されてる地震計の地震加速度のデータファイルから、地震の計測震度をPythonで計算してみる。 K-NETさんで公開されてる地震計のデータファイルは↓こんな感じのフォーマットなので、 ----+----1----+----2----+----3----+----4----+----5----+----6----+----7----+----8 Origin Time 2006/01/18 23:25:00<LF> (1) 地震発生時刻 Lat. 37.798<LF> (2) 震央北緯 Lon. 142.200<
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
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