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ロボティクスにおける幾何学処理のためのscipy.spatial.transform.Rotation入門 - MyEnigma
3次元回転: パラメータ計算とリー代数による最適化 目次 目次 はじめに scipy.spatial.transform.Rotationにおける三次元回転の表現方法 三次元点の回転 回転の掛け合わせ 逆回転 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに ロボティクスにおいて、幾何学処理、 特に三次元の回転は基本的な処理です。 myenigma.hatenablog.com 上記の記事で、ROSのtfを使った場合の三次元回転処理や、 C++のEigenを使った場合の三次元回転処理を紹介しましたが、 Pythonで三次元回転を扱う場合には、 scipy.spatial.transform.Rotationを使うのが便利です。 docs.scipy.org 今回の記事では、 このscipy.spatial.transform.Rotationの使い方について 簡単に紹介したいと思
Python プログラミング - NumPy SciPy ソフトウェアプログラマー コーダー パーカー 目次 目次 はじめに Tweetまとめ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 本日、 自分がコア開発者のメンバーとして参加している SciPyの新しいバージョン1.9.0がリリースされました🎉 github.com 今回も、1.9.0の新機能や特徴を、 連続ツイートでまとめてみたので、 そちらを、あとから参照しやすいように 記事としてまとめておきます。 過去のバージョンの記事は下記の通りです。 myenigma.hatenablog.com myenigma.hatenablog.com myenigma.hatenablog.com myenigma.hatenablog.com Tweetまとめ ついにSciPy 1.9.0が正式リリースされました🎉。今回の
参加目的 筆者は普段OSS活動の一環としてPyVistaというプロジェクトに参加しています。このプロジェクトはPythonのデータ可視化ライブラリで近年最も注目されているものの1つです。以下の画像はPyVistaの使用例の一部です。今回、ライブラリの広報とコミュニテイの交流を目的としてこのカンファレンスに参加してきました。 PyVistaの例 ここでは、PyVistaの説明をします。 Visualization Toolkit（VTK）という3Dコンピュータグラフィックス・画像処理・可視化のための、自由に利用可能なオープンソースソフトウェアがあります。1993年から開発が行われており3Dコンピュータグラフィックス・画像処理・可視化の分野でユーザーが必要なことがほぼ全て実現できます。世界中にユーザーと開発者がおりさらにロスアラモス国立研究所やサンディア国立研究所の研究者も協力しています。 メ
SciPy（scipy.sparse）を使うと疎行列（スパース行列）を効率的に扱うことができる。PythonのリストやNumPy配列numpy.ndarrayの密行列（非スパース行列）を疎行列のクラスに変換することも可能。 疎行列（スパース行列）と密行列（非スパース行列） SciPy（scipy.sparse）の疎行列の種類 CSR: scipy.sparse.csr_matrix CSC: scipy.sparse.csc_matrix COO: scipy.sparse.coo_matrix LIL: scipy.sparse.lil_matrix SciPyで疎行列クラスを生成・変換 リスト、numpy.ndarrayと相互変換 値、行、列のリストから生成 空の疎行列を生成、要素を追加・削除 他の疎行列から生成・変換 疎行列生成の処理時間比較 scipy.sparseとnumpy.n
AtCoderのPython, NumPy, SciPyのバージョンと注意点（2023年10月） | note.nkmk.me
2023年10月時点でAtCoderで使用できるPythonおよびNumPy, SciPyなどのライブラリのバージョンとその注意点について説明する。 AtCoderで使用できるPythonおよびライブラリのバージョン 2023年8月12日（ABC314）以降 言語アップデートが行われた2023年8月12日（AtCoder Beginner Contest 314）以降は以下のバージョンとなっている。 Python: 3.11.4 NumPy: 1.24.1 SciPy: 1.10.1 scikit-learn: 1.2.0 Numba: 0.57.0 NetworkX: 3.0 numpy==1.24.1 scipy==1.10.1 networkx==3.0 sympy==1.11.1 sortedcontainers==2.4.0 more-itertools==9.0.0 shape
scipy.stats.truncnorm.rvs の高速化 切断正規分布に従う逆関数法を用いた乱数生成を自前で実装したら scipy.stats.truncnorm.rvs よりだいぶ速かった話. 後述するがバージョンに強く依存して SciPy 1.9 で大幅に緩和されている. import numpy as np from scipy.stats import truncnorm rng = np.random.default_rng() from scipy.special import erf, erfinv import matplotlib.pyplot as plt import scipy.version print('numpy', np.version.full_version) print('scipy', scipy.version.full_version) sc
対象 数値計算を使って勉強している物理，化学系の学生向け はじめに 物理現象を記述する微分方程式を数値的に解く，みたいなのは理系専攻のカリキュラムなら，どこもやっていると思います． とりあえず差分化してコードに直せば，解を出してくれて，グラフに直せばそのイメージが掴める，とても便利な方法です． 一方で面倒なこともあります． 一つがコードを書く手間です． 数値計算の講義ではCが主流かと思いますが，C言語は手軽に扱うには向きません．デバッグに時間もかかります． また，刻み幅の調整も問題です．この値が大きすぎると正しい解が得られません，かといって，小さすぎると計算時間がかかりすぎます． この二つの面倒さに対し，自分なりに解決を行いましたので，紹介することにしました pythonとscipy.integrate.solve_ivp まず，言語としてPythonを採用します．pythonといえば遅い
Approximate Vector Search at Scale, With Application to Image Search - SciPY JP 2020
Approximate Vector Search at Scale, With Application to Image Search - SciPY JP 2020 Mercari provides an image search feature, which makes it possible for users to find similar items by image. This talk describes how we implemented similar image search over 100s of millions of images, in a way that is accurate. We will also highlight the techniques we used to keep the system efficient and update t
MKLについて Intel® oneAPI Math Kernel Library （以下単にMKLと略します）は高度にベクトル化およびスレッド化された線形代数、高速フーリエ変換 (FFT)、ベクトル演算関数、統計関数を含む数値演算ライブラリです。 アプリケーションがBLASやLAPACKのルーチンを呼び出しているのであれば、MKLに置き換えることで性能を大幅に向上させることが期待できます。 まずは結論から 次のスクリプトを実行するだけです。 numpy と scipy をMKLをリンクしてリビルドしてくれます。 #!/bin/bash PYPI_CACHE_DIR=$HOME/cache/pypi # ---- YOU MAY NOT NEED TO EDIT BELLOWS ---------- __AUTHOR__="Goichi Iisaka" __VERSION__="1.0"
小山哲央です。去年のSciPy 2023に引き続き、今年もアメリカで開催されたSciPy 2024に参加してきました。現地の様子をこのレポートで伝えたいと思います。 SciPyについて SciPy 2024は科学技術計算やデータの可視化を専門とした国際カンファレンスです。カンファレンスの目的はPythonのユーザーや開発者が結集し、知見を共有することです。SciPyと聞くとPythonライブラリのSciPyを連想される方が多いと思います。 しかし、実際はさまざまなPythonライブラリのコミュニティが多数参加するカンファレンスです。たとえば、 scikit-learn や Matplotlib プロジェクトが参加しています。そのため、科学に関するPyConであると表現したほうが適当です。 SciPy 2024のロゴ イベント概要は以下の通りです。
データから計算される確率分布のことを「経験分布」といいます。これに対して、確率分布を生成してくれる関数は「理論分布」といいます。 まず、分布の形（確率分布の種類）を決める、それから母数（確率分布のパラメータ）を決めてしまえば、母集団分布の推定ができます。 そうした統計関数を集めたモジュールがscipy.statsです。その基本的な使い方は、次のように記法が統一されています。 ⑴ 確率分布の種類 確率関数は「離散型」と「連続型」の２つに大別されます。 離散型は、例えばサイコロの目のようにとびとびの値をとる変数です。また連続型は、重量や温度のように連続した値をとるものをいいます。 以下に、scipy.statsに実装されている確率分布から、知っておきたい15種類を列挙しました。 確率分布 probability distribution メソッド データ
![1. Pythonで学ぶ統計学 2. 確率分布[scipy.stats徹底理解] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/622904a44fa709595c6156b2f9fe36b66ac1b5d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9MS4lMjBQeXRob24lRTMlODElQTclRTUlQUQlQTYlRTMlODElQjYlRTclQjUlQjElRTglQTglODglRTUlQUQlQTYlRTMlODAlODAyLiUyMCVFNyVBMiVCQSVFNyU4RSU4NyVFNSU4OCU4NiVFNSVCOCU4MyU1QnNjaXB5LnN0YXRzJUU1JUJFJUI5JUU1JUJBJTk1JUU3JTkwJTg2JUU4JUE3JUEzJTVEJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00ZDdhMTg3YTc5MjkzMmQxNzMwNzA2NzNjOWYxM2I3MA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5X2l0b2gmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWE5MDcyNTVmNTU3N2IyYjZmMmE1M2VmNWZjOGNjZjM1%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Ddf49fee19980fc11a06eaed0b3987e48)
M1 Macでpyenv環境を作成してもろもろライブラリをインストールしようとしたところ、scipyが入らない。 scipyが入らないとscikit-learnが入らないので致命的。 ※ pyenvではpythonバージョンを3.9.16としている エラーメッセージ Collecting scipy Using cached scipy-1.10.1.tar.gz (42.4 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error
SciPyリファレンス scipy.optimize 日本語訳にいろいろな最適化の関数が書いてあったので、いくつか試してみた。 y = c + a*(x - b)**2の2次関数にガウスノイズを乗せて、これを2次関数で最適化してパラメータ求めてみた。 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import scipy.optimize as optimize %matplotlib inline
「NumPyのrandomルーチンでいろいろな乱数を生成する」という記事では，numpy.randomに実装されている統計分布からのサンプリングについて扱いました． 統計分布についてにはscipy.statsに一通り確率密度関数から検定までが実装されています．今回はその中から統計分布の扱いについて見ていくことで理解を深めていきたいと思います． 詳細は公式ドキュメントを見て頂きたいのですが，かなりの種類の連続確率変数と離散確率変数が実装されています．chi2のようにnumpy.randomの名前（chisquare）とは異なるものも多々あるので注意が必要です． 基本的な使い方は， で統一されていて，各確率分布はほぼ共通のメソッドを持っています．そのため，一度使い方を理解してしまえば使い回しが効くのが助かります．ここではいくつかの馴染み深い確率変数についてテーブルにまとめます．まずは連続確率変
The 'eu' in eucatastrophe – Why SciPy builds for Python 3.12 on Windows are a minor miracle
This matrix would be a lot larger if it included historical OSes and less common architectures, where support with the respective compiler was often in a 1:1 relationship (i.e. that combination would cover a single cell in the matrix). The matrix also does not cover which programming languages a given compiler is able to process, but for simplicity, you can picture C/C++ here. Of course, GCC remai
こんにちは、アドカレ四日目です。 はじめに PythonにはSciPyという数学処理ができるライブラリがあります。 SciPyではいろいろな種類の高度な数学処理ができます。 今回はSciPyの微分のサンプルとして、振り子をシミュレートしようと思います。 振り子のシミュレーション 前提 以降のコードは全てGoogle Colaboratoryで実行することを前提としており、ここに書かれた実行結果もまた、Google Colaboratoryで実行した結果です。 Google Colaboratoryはシミュレーションの結果をアニメーションとして再生したいため利用しています。 バージョン等に関しては、全て2022/12/04(記事執筆当時)のデフォルトを使用しています。 ライブラリのインポート 使用するライブラリをインポートします。 SciPy : シミュレーション時に微分を行う NumPy
SciPy Japan 2020はオンラインカンファレンスで 、日本で成長しているScientific Pythonコミュニティを結集させ、最新のプロジェクトを紹介し、参加者が熟練したユーザーや開発者から学ぶことを目的としています。
前回はサンプリング定理との関係から、fft 関数から出力されたデータのナイキスト周波数以降のデータは無視することを説明しました。 しかし、正しい周波数解析を行うにはもう少しデータを処理してやる必要があります。 FFT 処理したデータの大きさを見てみると、元の信号の振幅と全く異っていることがわかります。FFT 処理したデータをちゃんと元の信号と対応させないといけません。 ではどうするのかと言うと、FFT 処理したデータに 1/N を掛け、交流成分については更に 2 倍してやります。 離散フーリエ逆変換の定義から、正規化係数 1/N を掛けることはすぐにわかります。 交流成分について 2 倍するというのは、前回のエイリアシング現象の話しに関連します。 ナイキスト周波数を中心とした対称な周波数の波の区別ができず、それぞれにピークが立っていたように、波の大きさが等分されているので、交流成分について
M1 macOS で python + numpy/scipy/pandas/matplotlib/jupyterlab 環境構築のメモ(2020/12/24 時点) - Qiita
M1 macOS で python + numpy/scipy/pandas/matplotlib/jupyterlab 環境構築のメモ(2020/12/24 時点)PythonmacOSARMM1 M1 macOS で arm64 native な python と numpy/scipy/matplotlib, Jupyter-lab など入れてデータサイエンスしたい. 現状だと x86 の時と同じやり方でインストールしようとすると, M1(arm64) の場合はコンパイルがコケたりなどしてうまく行きません (pip とか, macports 経由とかでインストールとか) 例えば altivec(みんな知っているかな!) コンパイルフラッグが clang 未サポートで numpy ビルドできないなどの issue があります. いずれ時が解決するでしょうが, 待つのもめんどいです. ソ
問題. 1辺が100の正方形の中の格子点にある10個の点の中から最も近い2点を見つけよ。 このような問題を解くのにScipyのKDTreeを使うと簡単にかつ高速に求めることが出来たので紹介します。 まず10個の点を乱数で発生させリストにします。 from scipy.spatial import KDTree from random import randint N, XYrange = 10, 10**2 points = [(randint(0,XYrange),randint(0,XYrange)) for i in range(N)] print(points) # [(19, 27), (86, 35), (35, 10), (42, 40), (16, 52), (87, 3), (4, 37), (88, 34), (32, 51), (39, 59)]
「SciPy Japan 2020」で Kaggle チュートリアルを担当（10月30日） - u++の備忘録
10月30日からオンライン開催される「SciPy Japan 2020」にて、初日朝9:00〜12:30のチュートリアル講座を担当します。本記事では「SciPy Japan」の紹介と、参加される方向けのご案内を掲載します。 Tutorial: Pythonで機械学習コンペティション「Kaggle」をはじめよう (Let's start a machine learning competition called Kaggle, with Python) - Shotaro Ishihara (Beginner) (JP) Conference Schedule | SciPy Japan 「SciPy Japan」とは？ SciPy Japanは、Pythonの数値計算系ライブラリ「SciPy」の名を冠した、科学技術分野の幅広い話題を扱っている技術イベントです。本家「SciPy Confer
SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python - Nature Methods
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install numpy, scipy, matplotlib and pandas on pyenv in M1 Mac - Qiita
install numpy, scipy, matplotlib and pandas on pyenv in M1 MacPythonhomebrewpipM1AppleSilicon MacOS (Apple silicon M1; arm64) 上のPython(pyenv)でnumpy, scipy, matplotlib, pandas をインストールしたメモ。 基本的にscipy以外は苦労しない。 ref.) https://github.com/scipy/scipy/issues/13409 準備 Homebrew を使えるようにしておく pyenv を使えるようにしておく Python3.9以上をインストール numpy用(本稿は3.9.6で確認)
Intel MKL は Intel 社が開発した, Intel 製 CPU でのみ動作する高速な数値処理ライブラリです. 線型代数演算や FFT などが含まれます. Numpy/SciPy は標準で線型代数演算に openblas を利用しますが, Intel MKL を使用すると処理が高速になります. 本記事の内容は Debian 10 (native/WSL) で Python 3.8.0 を用いて検証しました. ※公式には Debian は 8 または 9 のみサポートされていて Debian 10 はサポート外です. [CentOS 7.7 での結果を追記しました. 2019-11-13] 2021-04-07 追記 本記事の内容は古くなっています. 最新の情報は WSL2でPython環境構築 (2021年3月版) をご覧ください. Intel MKL のインストール ダウンロー
Pythonで数値計算プログラムを書き直そうシリーズの番外編です。少し前にEuler法の記事を書いて以来、常微分方程式の手頃なソルバーが無いか探していたのですが、scipy.integrate.odeintが色々できそうだったのでメモしておきます。 現状の自分の理解としては、「連立常微分方程式を解ける」のがこのソルバーの長所だと思っています。というのも、連立常微分方程式が解けると、高階常微分方程式も式変形することで解けるという利点があるからです。 ただし、scipy.integrateのリファレンスまで辿ってみると、「odeintはFortranで実装された古いソルバー（大部分はODEPACK）で、そのインタフェースは特に便利ではなく、新しいAPIに比べて機能が欠ける」という旨が書かれています。信頼性という意味では歴史のあるODEPACKに利点がある気もしますが、扱いやすさでは初期値問題（
GitHub - xhluca/bm25s: Fast lexical search library implementing BM25 in Python using Numpy and Scipy
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SciPy 1.9.0がリリースされました - MyEnigma
SciPy 2022カンファレンスレポート | gihyo.jp
Python, SciPy（scipy.sparse）で疎行列を生成・変換 | note.nkmk.me
![なぜRyzenノートを選んだほうがいいのか？CPUだけでなくトータルで強いRyzen AI 300について知っておくべきこと ～旧世代製品との比較検証も実施[Sponsored]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d924029f32667be69a463e3d55e138b1ecbd0088/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1623%2F965%2Fimage01.jpg)
scipy.stats.truncnorm.rvs の高速化 - Qiita
scipy.integrate.solve_ivpで微分方程式をたくさん解いてみた - Qiita
MKL版NumPy, SciPy をビルドする方法(お手軽バージョン) - Qiita
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1. Pythonで学ぶ統計学 2. 確率分布[scipy.stats徹底理解] - Qiita
M1 MacでScipyが入らないときにやったこと - Qiita
scipy.optimize.minimizeの使い方 - Qiita
Scipyの統計モジュールstatsで統計分布を使いこなす
SciPyの微分で振り子をシミュレートする - Qiita
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Python NumPy SciPy サンプルコード: フーリエ変換処理 その 3
距離の近い2点をScipyのKDTreeを使って求める - Qiita
NumPy/SciPy で Intel MKL を利用する (2019年11月版) - Qiita
scipy.integrate.odeintの使い方まとめ - Qiita
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