1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算 — Scipy lecture notes
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算¶ 著者: Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での科学技術計算ルーチンの中核となるパッケージです; これは numpy の配列を効率良く扱っているということで、numpy と scipy は
Python で 1 変量データ補間
1 次元スプライン補間の他にも様々な補間関数が SciPy には用意されています。 全ての点を通過する 1 変量の補間曲線を得るには、以下に示すような方法があります。 import numpy as np from scipy import signal, interpolate from matplotlib import pylab as plt # サンプルデータ作成 t = np.linspace(0, 10, 11) tt = np.linspace(0, 10, 51) y = np.sin(t) # 線形補間 f1 = interpolate.interp1d(t, y) y1 = f1(tt) # 2 次スプライン補間 f2 = interpolate.interp1d(t, y, kind="quadratic") y2 = f2(tt) # 3 次スプライン補間 f3
Python (Scipy) による神経活動データ解析入門・その１ | .mat ファイルの読み込みからデータのプロットまで - Out of the loop, into the blank
前提として、Python, iPython, NumPy, SciPy, Matplotlib はインストール済み、Neurotycho のデータはダウンロード済みであるとする。 SciPyの起動 まずはシェルプロンプトから % ipython -pylab で iPython(Python の対話的シェル)を起動。"-pylab" を付けることで、MATLAB 風のデータプロットのコマンドをサポートするパッケージ(Matplotlib) を組み込んだモードになる。 立ち上がった iPython のプロンプトから In [*]: from numpy import * In [*]: from scipy import * で NumPy, SciPy のモジュールをすべてインポート。これでひと通りの機能が使えるようになる。 データの読み込み MATLAB形式のデータ(.mat)を読み込む
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2.6. Numpy と Scipy を利用した画像の操作と処理 — Scipy lecture notes
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