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)"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)
[GUIDE] Numpy+Scipy for Maya Windows 64 bit
I’ve seen a lot of queries about getting scipy working in Maya (Windows 64 bit) with a few not 100% reproducible answers. So after a long personal struggle with the problem, here’s my solution which will hopefully end the madness for all Windows Maya users: TL;DR version Click here to grab Maya 2014-2015-2016 tested versions of numpy ,scipy, numexpr and other useful packages… unzip them somewhere
![[GUIDE] Numpy+Scipy for Maya Windows 64 bit](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/279e67a6bf916f72d09105505fd332de6518d152/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.tech-artists.org%2Fuploads%2Fdefault%2Foriginal%2F2X%2F8%2F80ad2f1f2f8dc629519b276e78cf78cc4701cde8.jpg)
標準python、numpy、pandasを行ったり来たりするために① - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # インポート import numpy as np import scipy as py import pandas as pd import itertools as it ''' 作成 ''' # リスト作成 list_value = [10,11,12] list_value Out[374]: [10, 11, 12] # タプル作成 tuple_value = (10,11,12) tuple_value Out[375]: (10
Windows環境にPython 3.5.1+numpy+scipy+αをインストール - Qiita
Windows環境にPython 3.5.1+numpy+scipy+αをインストールした際のまとめ (Pythonはじめて1週間程度の人間が書いています) OS Windows 10 Pro (64 bit) インストールしたPythonのバージョン Python 3.5.1 (32 bit) pipでインストールしたPythonのライブラリ wheel (0.29.0) numpy (1.10.4) scipy (0.17.0) pandas (0.17.1) matplotlib (1.5.1) scikit-learn (0.17) Python 3.5.1のインストール https://www.python.org/ にアクセス [Downloads/Windows/Python 3.5.1]を選択し[python-3.5.1.exe]をダウンロード [python-3.5.1.
SciPyとその仲間たち（NumPy, IPython など）の違いと関係 - 玉虫色に染まれ!!
python でちょっとした信号処理をしたくて、存在だけは以前から知っていた numpy に手を出したので、関連パッケージなどをまともに調べてまとめました。（ある程度素人の主観が入っているので、鵜呑みにしないように） SciPy 総本山： http://www.scipy.org/ 語源は Science + Python で、発音は "Sigh Pie(サイパイ)"。 今日の記事で挙げる各種ソフトの組み合わせによって実現されている、Python ベースの数学・科学技術計算用ソフトウェアエコシステムの名称。つまり、個別のソフトではなく、その集合体による計算環境のこと。乱暴にざっくり言ってしまえば、「Mathmatica や Matlab に代わる環境を Python でつくろうプロジェクト」 が SciPy。 なお、SciPy のコアパッケージの1つに、後述の SciPy library
NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その1 - Qiita
対象 Python及びNumPy初心者に向けて書いています. 「C言語は使えるけど最近Pythonを始めた」とか「Pythonらしい書き方がよくわからない」に該当する物理系の数値計算を目的とした方には特に有用かもしれません. また, 自分の不勉強のために間違った記述があるかもしれません. ご容赦ください. あらまし 内容はNumPyを用いた数値計算の高速化 : 基礎のつづきです. ndarrayのユニバーサル関数や演算を用いて可能な限りforループを使わずに基礎的な数値計算を実装していきます. 今回からSciPyも仲間に加わります. 以下ではNumPy・SciPyの関数の詳しい実装についてはあまりコメントしていないので, わからないことがあったら是非リファレンスを読んでみてください. 言わずもがな, 車輪の再発明をしないことがとっても大事です. 微分 物理の基礎方程式には微分がつきものです
NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その2 - Qiita
対象 Python及びNumPy初心者に向けて書いています. 「C言語は使えるけど最近Pythonを始めた」とか「Pythonらしい書き方がよくわからない」に該当する物理系の数値計算を目的とした方には特に有用かもしれません. また, 自分の不勉強のために間違った記述があるかもしれません. ご容赦ください. あらまし NumPyを用いた数値計算の高速化 : 基礎 NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その1 の続きになります. 基礎的な数値計算の手法を追っていきますが, 今回は少し発展的な内容も含みます. 代数方程式 / 超越方程式 代数方程式はいわゆる手で解けるふつうの方程式です. 超越方程式は随分大仰な名前ですが, 代数的な手法で解けない方程式のことを指します. 具体的には $$ \sin(x) = \frac{x}{2} $$ こんな子です. この方程式は, 「$\s
NumPy・SciPyによる高速化の実力を見る - Qiita
あらまし 以前の記事でNumPy・SciPyの高速化にまつわる事柄を書きました: NumPyを用いた数値計算の高速化 : 基礎 NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その1 NumPy・SciPyを用いた数値計算の高速化 : 応用その2 ホントに早くなってるの？ちゃんと調べてみましょう. 調査方法 Pythonによるオレオレ実装と比較します. 速度よりシンプルさを重視した実装との比較なので正当な評価とは言い難いかもしれません. Pythonはanaconda3, 時間計測にはIPythonの%timeitを使用します. --実行環境-- OS : Ubuntu16.04 LTS 64bit Python : anaconda3-4.1.1 CPU : Intel Corei5 3550 (4-core / 4-thread) リストの初期化 たとえば行列の初期化です.
SciPy API — SciPy v1.16.2 Manual
SciPy API# Importing from SciPy# In Python, the distinction between what is the public API of a library and what are private implementation details is not always clear. Unlike in other languages like Java, it is possible in Python to access “private” functions or objects. Occasionally this may be convenient, but be aware that if you do so your code may break without warning in future releases. Som
numpy.matmul — NumPy v2.3 Manual
numpy.matmul# numpy.matmul(x1, x2, /, out=None, *, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, axes, axis]) = <ufunc 'matmul'># Matrix product of two arrays. Parameters: x1, x2array_likeInput arrays, scalars not allowed. outndarray, optionalA location into which the result is stored. If provided, it must have a shape that matches the signature (n,k),(k,m)->(n,m). If not pro
NumPy 配列の基礎 — 機械学習の Python との出会い
NumPy 配列の基礎¶ ここでは，NumPy で最も重要なクラスである np.ndarray について， 本チュートリアルの方針 の方針に従い，最低限必要な予備知識について説明します． np.ndarray は， N-d Array すなわち，N次元配列を扱うためのクラスです． NumPy を使わない場合， Python ではこうしたN次元配列を表現するには，多重のリストが利用されます． np.ndarray と多重リストには以下のような違いがあります． 多重リストはリンクでセルを結合した形式でメモリ上に保持されますが， np.ndarray は C や Fortran の配列と同様にメモリの連続領域上に保持されます． そのため，多重リストは動的に変更可能ですが， np.ndarray の形状変更には全体の削除・再生成が必要になります． 多重リストはリスト内でその要素の型が異なることが許
Numerical Analysis & Statistics: MATLAB, R, NumPy, Julia - Hyperpolyglot
Numerical Analysis & Statistics: MATLAB, R, NumPy, Julia a side-by-side reference sheet sheet one: grammar and invocation | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | tuples | arrays | arithmetic sequences | 2d arrays | 3d arrays | dictionaries | functions | execution control | file handles | directories | processes and environment | libraries and names
Pythonによるデータ分析入門
訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 この本で説明する内容 1.2 なぜPythonはデータ分析者におすすめなのか 1.2.1 「糊（グルー）」としてのPython 1.2.2 「2つの言語を利用する」ことの問題を解決する 1.2.3 Pythonを使わない場合 1.3 本書で扱う重要なPythonライブラリ 1.3.1 NumPy 1.3.2 pandas 1.3.3 matplotlib 1.3.4 IPython 1.3.5 SciPy 1.4 インストールとセットアップ 1.4.1 Windows 1.4.2 Apple OS X 1.4.3 GNU/Linux 1.4.4 Python 2とPython 3の相違点 1.4.5 統合開発環境（IDE） 1.5 コミュニティとカンファレンス（会議） 1.6 この本の読み方の案内 1.6.1 コード例 1.6.2 例として用
NumpyとScipy
Numpy Scipy 1 / 18 Numpy Scipy SciPy NumPy (Numerical Python) NumPy ⊂ SciPy numpy , scipy scipy , numpy , , numpy, scipy scipy 2 / 18 & � 1 $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy 2 $ python 3 ... 4 >>> import numpy 5 >>> numpy.array([2,0,1,4]) 6 array([2, 0, 1, 4]) 3 / 18 import 1: � 1 >>> import numpy 2 >>> numpy.array([2,0,1,4]) # numpy. 2: � 1 >>> from numpy import * 2 >>> array([2,0,
HerokuでNumpy, Scipy, scikit-learnを利用する - Qiita
Pythonで機械学習を組み込んだアプリケーションを作成すると、大体scikit-learn、それでなくてもNumpyやScipyに依存することが多いです。 これらは様々なライブラリに依存しているため、Heroku上にデプロイするには一筋縄ではいきません。AWSなどで自前のサーバーがたてられる場合はそちらに立てれば良いですが、お金もかかるしHerokuでやりたい！という場合もあると思うのでそのための手法を紹介します。 Docker Container HerokuでもDocker Containerを利用したデプロイが可能になったため、buildpackをいそいそと編集するよりもこちらを利用するほうが便利です。以下に公式のサンプルがあるため、こちらをご参考にしていただければと。 heroku-examples/python-miniconda これでもうapt-getでいろいろインストール
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WindowsでPython3, numpy, pandas, matplotlibなどインストール - Qiita
NumFOCUS: A Nonprofit Supporting Open Code for Better Science
GitHub - nicolaspanel/numjs: Like NumPy, in JavaScript
SciPy, NumPy, Matplotlibの準備 - researchmap