Python/NetworkXで簡単ネットワーク分析 - あんちべ！
slaさん主催のNumpy/Scipy勉強会でLTをします。 内容はNetworkXというPythonのネットワーク分析パッケージの紹介です。 Pythonで簡単ネットワーク分析 View more presentations from AntiBayesian ネットワーク分析と言えば、PajekやRのigraphが定評有りますが、 これらはどうしてもサブグラフの扱いに不満がありました。 ネットワークからサブグラフを抽出するところまでは出来ますが、 各サブグラフがどのような性質を持つか分析したい場合、 指定したサブグラフを形成しているノード、エッジ、重みの情報を簡単に取り出す方法がありません。 NetworkXであれば、指定したノードやエッジだけ隣接行列や辺行列の形で入出力することが可能です。 また、ネットワーク分析は非常に計算量が大きく、高速な演算が求められるため、データをNumpyへ
Tokyo.SciPyに参加しました - nokunoの日記
Numpy/Scipyの勉強会であるTokyo.SciPyに参加しました．場所は渋谷マークシティのIBMイノベーションセンターです．Tokyo.SciPy #1 - [PARTAKE]Numpy/Scipyという実装の勉強会でありながら，本職の研究者の方も多く来ていて理論的な背景のしっかりした発表が多く，勉強になりました．昨日のPyConでも会った人や，TokyoRのほうに出ていた方もいて面白かったです．また運営がしっかりしていて見習いたいところ． NumPy/SciPy体験セッション by @lucidfrontier45資料・コード：lucidfrontier45/TokyoScipy - GitHub NumPy, SciPyの機能紹介 Pythonで数値計算 数値計算 = ループ ループ内部はCで実装してアルゴリズムはPythonで Numpy: Cで実装されたndarrayクラス
RとPython(NumPy)の対応 - Loud Minority
対応表 NumPy for R users: http://mathesaurus.sourceforge.net/r-numpy.html Rのdata.frameに相当する事を実現するには 作成：NumPyのarrayで，各列にclassを指定できる (structured arrays) http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html > import numpy as np > C0=[1,2,3] > C1=['M','F','M'] > C2=[3.3,4.4,5.5] > x=np.array(zip(C0,C1,C2),dtype=[('id', '<i4'), ('gender', '|S1'), ('value', '<f8')]) > x[1] (2, 'F', 4.4) > print(x[x['gender
自然言語処理にはやっぱりPythonがいちばん - nokunoの日記
Quoraで「自然言語処理に適したプログラミング言語はどれか？」という質問をしたところ，やっぱりPythonが一番人気のようです．What programming language is suitable for natural language processing? - Quora理由として以下が挙げられていますNLTKがあるから正規表現ライブラリ（re）が強力だからnumpyとscipyがあるから スクレイピングにBeautifulSoupやScrape.pyが使えるから Django / Pylons / TornadoのようなWebフレームワークがあるから また，機械学習のライブラリを言語別にまとめた質問もありました．こちらもJava, Python, Rが多いですね．Which programming language has the best repository of ma
PerformancePython -
A beginners guide to using Python for performance computing A comparison of weave with NumPy, Pyrex, Psyco, Fortran (77 and 90) and C++ for solving Laplace's equation. This article was originally written by Prabhu Ramachandran. laplace.py is the complete Python code discussed below. The source tarball ( perfpy_2.tgz ) contains in addition the Fortran code, the pure C++ code, the Pyrex sources and
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Data type objects (dtype) — NumPy v2.3 Manual
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
