本 - オーム社( @ohmsha_pr ) - 小高知宏(著) - 機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション - C言語ではなくPythonによるシミュレーション | Kamimura's blog本 - オーム社( @ohmsha_pr ) - 小高知宏(著) - 機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション - C言語ではなくPythonによるシミュレーション
Python simpy による離散イベントシミュレーション - StatsFragments
この記事は Python Advent Calendar 2014 の14日目の記事です。 この記事では、離散イベントシミュレーション用の Python パッケージ simpy について書きたい。simpy の現在のバージョンは 3.0.5、イニシャルリリースは 2002 年とかなり歴史のあるパッケージだ。 この simpy、けっこう面白いなーと思っていて、自分は 毎朝 起きるたび、今日は simpy について書かれたブログあるかな？と探しては 裏切られる日々を数年つづけてきた。もう誰かにこんな思いはさせたくない、、、こうなったら自分で書くしかない。 離散イベントシミュレーション (Discrete event simulation) とは 離散イベントシミュレーションの説明はこちらがよくまとまっている。 《離散型シミュレーション》 - ORWiki 簡単にいうと 発生が離散的なイベントを
Pythonで数値シミュレーション - 侵略型パーコレーション - Qiita
はじめに Pythonは本当に何でもできるので，いろいろな使い方があると思うのですが，僕がどのように使っているのか紹介してみたいと思います．よくつかうパッケージはnumpyです．数値計算のお伴です．これがないと本当に困ります．あとはmatplotlib，scipyです．それからダイアログの表示のためにTkinterを使っています．ここらへんは使っている人も割と多いと思うので，情報も集まりやすいと思います． 最後に侵略型パーコレーションクラスターを作成し，そのフラクタル次元を計算するプログラムを丸々載せたいと思います．デフォルトではnumpyとscipy，matplotlibは入っていなかったと思うので，まずそれらを入れておく必要があります． 研究室のノートパソコンに急遽いれることになったとき， windows7 - Python, SciPy, matplotlibのインストール(Wind
Diagram of probability distribution relationships
Probability distributions have a surprising number inter-connections. A dashed line in the chart below indicates an approximate (limit) relationship between two distribution families. A solid line indicates an exact relationship: special case, sum, or transformation. Click on a distribution for the parameterization of that distribution. Click on an arrow for details on the relationship represented
Probability distributions in SciPy | Python
Here are some notes on how to work with probability distributions using the SciPy numerical library for Python. Functions related to probability distributions are located in scipy.stats. The general pattern is scipy.stats.<distribution family>.<function> There are 81 supported continuous distribution families and 12 discrete distribution families. Some distributions have obvious names: gamma, cauc
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分析技術とビジネスインテリジェンス : Simpy：離散型イベントシミュレーション
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Probability distribution parameterizations in SciPy
