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
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
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
