scipy.sparseでの疎ベクトルの扱い – はむかず！
Pythonで疎行列を扱うライブラリであるscipy.sparseについて、自分がハマってきたところをまとめてみようと思う。とくに、行列よりもベクトルとして扱ったとき（つまり行または列の数が1のとき）の注意点をまとめる。 基本的なことばかりなのかもしれないが、日本語の情報は少ないので、それでも役に立てるかもと思いました。まあ自分の勉強ノートみたいなもんです。 基本 scipy.sparseで提供される疎行列の形式はいくつかあるが、ここではとくにCOO(COOdinate)形式、LIL(LInked List)形式、CSR(Compressed Sparse Rows)形式、CSC(Compressed Sparse Columns)形式について取り上げる。 それらの違いについて、詳細は本家のドキュメントを参照して欲しいが、すごく大雑把にまとめると、 CSR, CSC形式は、同じ型同士の掛け
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
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1.4.2. Numerical operations on arrays — Scipy lecture notes
How do I access the ith column of a NumPy multidimensional array?
