numpy.polyfit — NumPy v2.2 Manual
numpy.polyfit# numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)[source]# Least squares polynomial fit. Note This forms part of the old polynomial API. Since version 1.4, the new polynomial API defined in numpy.polynomial is preferred. A summary of the differences can be found in the transition guide. Fit a polynomial p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg] of degree deg to points (x
numpy/dropping-python2.7-proposal.rst at master · numpy/numpy · GitHub
Plan for dropping Python 2.7 support The Python core team plans to stop supporting Python 2 in 2020. The NumPy project has supported both Python 2 and Python 3 in parallel since 2010, and has found that supporting Python 2 is an increasing burden on our limited resources; thus, we plan to eventually drop Python 2 support as well. Now that we're entering the final years of community-supported Pytho
numpy.exp — NumPy v2.2 Manual
numpy.exp# numpy.exp(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'exp'># Calculate the exponential of all elements in the input array. Parameters: xarray_likeInput values. outndarray, None, or tuple of ndarray and None, optionalA location into which the result is stored. If provided, it must have a shape that the inputs broadcast to.
「PyPy 5.9」リリース、NumPyとPandasをPython 2.7向けでサポート | OSDN Magazine
PythonインタープリタのPyPy開発チームは10月5日、最新版「PyPy 5.9」を公開した。JSONパーサーの高速化、NumPyとPandasのPyPy2.7でのサポートなどが加わっている。 PyPyはPythonで作成したPythonインタープリタ。Python 2.7.13および3.5.3をベースに実装されており、高速な動作、JITコンパイラによる高い互換性、省使用メモリなどを特徴とする。また、スタックレスモード、大規模な並列処理向けのマイクロスレッド機能なども備える。 PyPy 5.9は6月に公開されたバージョン5.8に続く最新版。Python 3.5系と互換性がある「PyPy3.5 v5.9」、Python 2.7系と互換性がある「PyPy2.7 v5.9」の2種類を公開している。 数値計算ライブラリ「NumPy」やデータ分析機能のためのライブラリ「Pandas」がPyPy2
Index
Hello! I'm a data scientist at Zymergen. Zymergen creates novel materials using microorganisms. We do this using a combination of rational genetic edits and high-throughput testing to determine which edits worked and which didn't. As a data scientist, I build models to separate signal from noise and find the successful needle in the haystack of all our attempted edits. Astronomy Before becoming a
numpy.genfromtxt — NumPy v2.2 Manual
numpy.genfromtxt# numpy.genfromtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=" !#$%&'()*+, -./:;<=>?@[\\]^{|}~", replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_r
Iterating Over Arrays — NumPy v1.10 Manual
Iterating Over Arrays¶ The iterator object nditer, introduced in NumPy 1.6, provides many flexible ways to visit all the elements of one or more arrays in a systematic fashion. This page introduces some basic ways to use the object for computations on arrays in Python, then concludes with how one can accelerate the inner loop in Cython. Since the Python exposure of nditer is a relatively straightf
NumPy documentation — NumPy v2.2 Manual
Version: 2.2 Download documentation: User guide (PDF) | Reference guide (PDF) | All (ZIP) | Historical versions of documentation Useful links: Installation | Source Repository | Issue Tracker | Q&A Support | Mailing List NumPy is the fundamental package for scientific computing in Python. It is a Python library that provides a multidimensional array object, various derived objects (such as masked
[Numpy-discussion] Using OpenBLAS for manylinux wheels
Carl Kleffner cmkleffner at gmail.com Wed Mar 30 21:39:36 UTC 2016 Previous message: [Numpy-discussion] Using OpenBLAS for manylinux wheels Next message: [Numpy-discussion] Using OpenBLAS for manylinux wheels Messages sorted by: [ date ] [ thread ] [ subject ] [ author ] I would like to see OpenBLAS support for numpy on windows. The latest OpenBLAS windows builds numpy support for are on https://b
NumPy - Wikipedia
NumPyは、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列（例えばベクトルや行列などを表現できる）のサポートをPythonに加えるとともに、そ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。 NumPyの祖先であるNumericはジム・ハグニン（英語版）らによって開発された。その後2005年にトラヴィス・オリファント（英語版）が、Numarrayの機能をNumericに組み込み、そこへ大幅な修正を加えることで、NumPyを開発した。NumPyはオープンソースソフトウェアであり、多数の開発者が寄与している。 NumPyは、Python 2.4から2.7 および Python 3.1以降で使用できる。2011年には、PyPy用NumPy APIの開発も開始された。またNumPyをCyth
RustでNumPyを拡張する - Qiita
Pythonの利点 対話的にデータの加工、解析、可視化 on Jupyter グルー言語的用法 公式・非公式によってPythonインターフェースはだいたい用意されている pip/wheel、あるいはanacondaによる環境構築の容易さ Pythonの問題点 Python自体の動作が低速 高速化の取り組み Cython コンパイルできるPythonに近いDSLを定義してコンパイルして実行する Numba PythonのコードをLLVMにコンパイルして実行する Theano Python上で埋め込みDSLによって計算を構築して、それを高速なバックエンドで実行する FFI 既に存在する高速に動作するライブラリ(C/Fortran)を呼び出す Pythonの拡張とNumPyの拡張 Python C-API (CPython拡張) http://docs.python.jp/3/c-api/ Cで
numpy, scipyでOpenBLASを使う - Qiita
>>> import numpy >>> numpy.show_config() lapack_opt_info: extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] extra_compile_args = ['-msse3'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)] blas_opt_info: extra_link_args = ['-Wl,-framework', '-Wl,Accelerate'] extra_compile_args = ['-msse3', '-I/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers'] define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 3)] にて確認する． 調べた結果，upda
【NumPy / SciPy】Pythonでデータの標準化 |
NumPyの mean と std を使う方法。 In [1]: import numpy as np In [2]: x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] In [3]: x_copy = np.copy(x) In [4]: x_std = (x_copy - x_copy.mean()) / x_copy.std() In [5]: x_std Out[5]: array([-1.54919334, -1.161895 , -0.77459667, -0.38729833, 0. , 0.38729833, 0.77459667, 1.161895 , 1.54919334]) In [6]: np.mean(x_std) Out[6]: 0.0 In [7]: np.std(x_std) Out[7]: 1.0 mean, std を使った方法は Pandas でもできる
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numpy.linalg.inv — NumPy v1.10 Manual
NumPy User Guide — NumPy v1.12 Manual
Elixir to Run Python in Parallel
numpy, scipyちょっと遅い気がするって時はblas, lapack, atlasが入っているか見直しましょう - Qiita
Ubuntu 12.04 LTS Serverのvirtualenvにnumpy scipyなどを入れる - Qiita
逆引き Numpy / Pandas (随時更新予定) - Qiita
Yuta Kashino on Twitter: "Numpy/Scipyの勉強方法：まず100 numpy exercises https://t.co/uTGmTzZev7 で手習いして，Scipy Lecture Notes https://t.co/IzCI7Jzmlv をやると良いです．(言いっ放しではなんなので)"
