AI in Dash Enterprise — save your spot for tomorrow's launch event session!
![Plotly: Low-Code Data App Development](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b167867334faa027c1ee1f5c1bbc636852012afa/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.prismic.io%2Fplotly-marketing-website-2%2F45139d28-6d34-4168-9480-2c57ee3a81c8_plotly.png%3Fauto%3Dcompress%2Cformat)
# 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
こんにちは、Gunosyのエンジニアの粟飯原です。Gunosyでは、主に広告配信サーバー全般の開発運用インフラを行いつつ、データ集計や分析等を行なっています。 Gunosyのエンジニアブログはこちら http://gunosy.github.io/2014/07/08/iptyhonnotebook.html 今回は、自分が開発業務や分析業務で日常的に利用しているIPython Notebookを便利に使う方法を紹介させて頂きます。 基本的に、pipでライブラリがインストールできる環境とnumpy、scipyの環境が揃っていることが前提で進めます。windows環境であれば、ライブラリのインストールは以下のURLのパッケージ群を利用すると快適です。とはいえこのページで紹介しているライブラリはwindowsでは動かないものもあります。 http://www.lfd.uci.edu/~gohl
2014.01.12 prettyplot : matplotlib のプロットに満足できない、もっときれいに出力したい テーマ:プログラミング言語 Python を使う(336) カテゴリ:Python matplotlib でデフォルト表示したら、こんな風になったとする。これじゃあ、よくわからないよ。。。。もっと簡単きれいに出力できないんだろうか。デフォルトでも次のようにきれいに出力できたらうれしいのに。 prettyplotlib は、Edward Tufteさんのインフォメーションデザインについての成果や、Cynthia Brewerさんの color perception の成果に触発されて、Olga Botvinnik さんが githb 上で公開しているもの。 このライブラリそのものとは別の話だが、Olga Botvinnikさん、女性なのね。 RNA, data visua
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く