私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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ソフトウェア開発の今に焦点を当て，実践で活きる本物の事例をまとめた入門書。第一線の開発者による全面書き下ろし。 AIを筆頭に，機械学習/深層学習分野の勢いは加速する一方です。そんななか，多岐にわたる実行環境，モデル学習や推論の段階で異なる特性を持つ各成果物，精度と性能，多種多様な大規模データ処理など，今の機械学習システムの開発は，従来のソフトウェア開発とは異なる面を持ち合わせています。 本書では，そんな「機械学習時代のソフトウェア開発」にスポットを当て，とくに注目度の高いゲームアプリ，大規模インフラ，エッジの三つの切り口で技術情報を徹底解説。合わせて，気になる開発環境例も盛り込みました。時代へ適応し技術力の進化を遂げたい，そんな開発者の方々に向けて，機械学習を取り込んだシステムの全体像から実用的な開発テクニックまで，これまでと大きく変わる部分，意外と変わらない部分が見えてくる技術情報満載で
数式をnumpyに落としこむコツ
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
Numpy and Scipy Documentation — Numpy and Scipy documentation
For newer versions see https://www.numpy.org/doc Numpy (development version) Reference Guide Numpy (development version) User Guide Numpy 1.17.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.17.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.1 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.1 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.15.4 Reference Guide, [
NumPy — NumPy
NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional containe
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Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
