固有値問題 - おっぱいそん！
Pythonで固有値問題を解く方法についてメモしておく。 メジャーな方法として、以下の3つがある numpy.linalgの関数を使う。 scipy.linalgの関数を使う。 scipy.sparse.linalgの関数を使う。 numpy.linalgとscipy.linalgには以下の4つの関数がある。 eig：一般の行列の固有値・固有ベクトルを求める。 eigh：エルミート（or 実対称）行列の固有値・固有ベクトルを求める。 eigvals：一般の行列の固有値のみを求める。 eigvalsh：エルミート（or 実対称）行列の固有値のみを求める。 関数名のhはHermitianの略。Scipyだと一般化固有値問題*1もオプションで出来る。 ちなみに、scipy.linalgはnumpy.linalgに含まれる関数はすべて含んでいて、さらに追加で他の関数も含んでいる。また、scipy.
Python - 数値データファイルからデータを読み込み分散共分散行列、固有値、固有ベクトルを求める - Qiita
以下のようなタブ区切りの数値データ系列ファイルからデータを読み込み分散共分散行列、固有値、固有ベクトルを求めるプログラム。 import numpy as np import math def load_data(filename): with open(filename) as lines: return [[float(data) for data in line.strip().split('\t')] for line in lines] def calc_sum_of_square(data_list1, data_list2): return (len(data_list1) * sum([data1 * data2 for data1, data2 in zip(data_list1, data_list2)]) - sum(data_list1) * sum(data_li
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフェースが提供されるようになりました。 OpenCVのPythonバインディングについては去年のエントリーでも取り上げていますので参考までに。 * さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う [2017/04/2
PythonでExcel操作 - akiyoko blog
Pythonで Excelからデータを抜き出すサンプルを作ってみました。 実行環境は、Mac OS X 10.7.5、Python 2.7.1 です。 python-excel のインストール Excel操作のライブラリとして、「python-excel」を使います。 python-excel は xlrd, xlwt, xlutilsというパッケージに分かれていて、読み込みだけなら xlrd だけ使えばよさげです。 Mac環境では easy_install で簡単にインストールできました。 $ sudo easy_install xlrd xlrd 0.9.2 がインストールされました。 ちなみに、http://www.python-excel.org/ にGitHubのリンクがあるので、 $ git clone https://github.com/python-excel/xlrd.
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門 - Qiita
この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフ
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