numpy.polyfit — NumPy v2.3 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.exp — NumPy v2.3 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.
numpy.genfromtxt — NumPy v2.3 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 v2.3 Manual
Version: 2.3 Download documentation: 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 arrays and matrices), and an assortment of routines for
[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, 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
[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.
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numpy.random.Generator.binomial — NumPy v2.3 Manual
NumPy User Guide — NumPy v1.12 Manual
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
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)"
