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引数をふたつとる関数f([x,y])が存在するとします(この場合は引数2つではなく、要素数2の配列をひとつ引数にとるのほうが正しいですが・・・)。 たとえば、f([x,y]) = x+y などです。 このfはうまく実装されているので、f([[1,3], [2,4]])とすると(つまり[1+3, 2+4])、 [f([1,3]), f([2,4])]としたのと同じ効果(つまり[1+3, 2+4])を持ちます(これはnumpyやmatlabならお馴染みの設計だと思います)。 では、この関数fの引数x,yについて、候補が複数あったらどうなるでしょう？ そしてその候補を重複なく選んですべて評価したいときはどうすればよいでしょう？ つまり、x=[1,2,3]、y=[4,5]について、f([1,4]), f([1,5]), f([2,4]), f([2,5]), f([3,4]), f([3,5])

scipyにはstatsという統計関数をまとめたモジュールがあります． statsにはいろいろな統計関数が用意されていますが，APIは統一されていますので，それについてちょっとまとめてみます． どんな統計関数があるの？ かなりの種類があり，すべてを書くわけにはいかないので， 公式のリファレンスへのリンクを置いておきます． 連続確率変数 離散確率変数 API 各統計関数は，scipy.stats.hogeとしてアクセスできます． 例えば，正規分布なら，scipy.stats.normです． APIはすべての統計関数で共通なので，以下では正規分布の例を使います． from scipy.stats import norm # 正規分布 rvs (Random variates) 確率変数 x = norm.rvs(loc=0, scale=1, size=1) 期待値loc，標準偏差scaleの

2018/12/27 追記 この記事はかなり昔の情報が混じっている可能性があります。 元の記事にもいくつか修正が入っているようですが、この翻訳記事では特に修正を実施していません。ご注意ください。 正確な情報は元記事を参照してください。 記事 この記事の和訳です。 色々間違っている可能性があるのでご注意ください。 NumPyはPythonの科学計算ソフトフェア群の基礎となるものです。 NumPyはndarrayというベクトル計算に最適化された特別なデータ構造を提供します。 このオブジェクトは、科学数値計算の中の多くのアルゴリズムの核となっています。 特に計算がひとつの命令で多くのデータを操作する (SIMD) パラダイムに沿っている時、Numpy array (配列)を使うことでネイティブなPythonよりもかなりのパフォーマンスの高速化が達成できます。 しかし、最適化されていないNumPy

参考：matplotlib公式のArtist tutorial JP matplotlibでプロットの背景の色や透明度の設定方法： >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() # Figure >>> ax = fig.add_subplot(211) # Axes >>> fig.patch.set_facecolor('blue') # 図全体の背景色 >>> fig.patch.set_alpha(0.5) # 図全体の背景透明度 >>> ax.patch.set_facecolor('green') # subplotの背景色 >>> ax.patch.set_alpha(0.3) # subplotの背景透明度 subplotの緑色の透明度が0.3と低いので図全体の背景色の青に負けていますね EN How

Matplotlibで日本語を出力するのにかなり手間取ったのでメモ。 Windows, Python3を想定しています。 問題の説明 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.xlabel('豆腐 - tofu') plt.title('豆腐 - TOFU') 日本語が文字化けして「□□」となってしまっています。日本語表示したいですね。 解決への道のり matplotlibの設定ファイルの場所を探す 日本語に対応したフォントのダウンロード matplotlibの設定ファイルを書き換える フォントのキャッシュの削除 matplotlibの設定ファイルの場所を探す import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() を実行してみてください。 あなたのmatplotlibが現在参照している設定ファ

参考：http://scikit-learn.org/stable/developers/#apis-of-scikit-learn-objects 自分の理解の整理も兼ねて、scikit-learnの公式ドキュメントの、特に 「規則」の部分について日本語でまとめます。 全体的にscikit-learnではAPIや命名が非常によく規則だっており、異なる種類の処理を同じコードで記述するのが容易です。 メソッドのAPI sckit-learnのobjectsは次のメソッドを持つべきである*1： Estimatorのオブジェクト - fit() データからパラメータの学習をおこなう。 Supervisedの場合 obj.fit(data, targets) Unsupervisedの場合 obj.fit(data) Predictorのオブジェクト - predict() 学習したパラメータを使

参考：pandasでRDBの読み書きをする Pandasは、R言語のdata.frameと呼ばれるデータ構造をPythonに移植したもので、 データ解析によく使われるライブラリ。 データ解析にはデータベースが切っても切れない関係であるため、 PandasはSQLと密に連携できるようになっている。 SQLには色々な方言があるのだが、Pythonでそれらの方言を統一的に扱おうとしているのがSQLAlchemyというライブラリ。 そこで、PandasからSQLAlchemyを使ってデータベースから読んだデータをDataFrameに変換するには： import sqlalchemy import pandas as pd # この例ではsqliteを使うが、 engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///example.db') # 例えば、Postgr

進捗を示すためにshell上にプログレスバーを表示したいことがよくあります． 50% (200 of 400) |############ | こんなやつです． Pythonでも，重い処理をforループで回すときに欲しくなります． 当然同じことを考える人がいるので，すでにパッケージがあります． 「python progressbar」で検索して一番上に出てくるパッケージ(progressbar)はpython3に対応してない上，開発がだいぶ前に止まっているので，今回は別のパッケージ(progressbar2)を使います． インストール pip install progressbar2 [^1 : Mac/Linuxの人はsudo pip install progressbar2] 使い方 例1：オプション無しのデフォルト挙動 >>> from progressbar import Prog

2015-05-23追記： IPython Notebook version 3 (Jupyter)からは、どうやらカスタムjavascriptが変わったようですので、%username%\.ipython\profile_default\static\customにある、custom.jsの末尾に挿入するコードは次のようになります： require([ 'base/js/namespace', 'base/js/events' ], function(IPython, events) { events.on('app_initialized.NotebookApp', function(){ IPython.toolbar.add_buttons_group([ { 'label' : 'run qtconsole', 'icon' : 'fa-terminal fa', // sele

参考：How to activate an Anaconda environment - Stack Overflow 何をしたいの？ AnacondaのEnvironment管理に関する公式のドキュメントが、特にWindows環境においてはあまり充実しているとはいえないので、調べた結果を(自分用のメモも兼ねて)和訳して残したいです。 MacOS/Linux系のドキュメントは充分豊富にある上に、Windowsで頻発しがちな問題も起こらないので、Windows環境での設定について書きます。 Anaconda? Pythonを使うにあたって、packageを色々を準備するのは意外と面倒だったりします。そこで、すでに誰かが「よく使う」packageをまとめて、Python本体と一緒に配布していることがあります(ディストリビューションと呼びます[^1 例えばUbuntuは便利なデスクトップ環境やア

PowerPointを空で起動すると表示される忌々しいデフォルトテンプレート。 あれが表示されると、16x9のスライドを4x3に直し、フォントを自分好みに設定し、 ページ番号を振れるようにマスタスライドをいじり、テーマに添って選んでくれた配色(大きなお世話)をテーマ以外の色が簡単に使えるように直し・・・ なんていう作業を毎回やるのがとてもかったるい。 そこで、デフォルトテンプレートを上書きして、いつでも空でPowerPointを起動したときに 自分好みのテンプレートが表示されるようにしましょう。 まずは、すでに自分好みにセッティングされたプレゼンテーションを用意します。 以前に作ったもので良いですが、できればスライドマスタ上で次の作業をしておくと 幸せになれる可能性が高くなります (【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】を大いに参考にしました)： 【プレゼン】見やすいプレゼン

2015/04/15追記： 英辞郎 on the WEB (Space ALC) のサイトデザインが更新されました。 Stylishのスタイルは次のようにするとよいです： @namespace url(http://www.w3.org/1999/xhtml); @-moz-document domain("eowf.alc.co.jp") { /* common settings */ #logo {display: none !important;} /* for small window mode */ #search {display: none} .paging_left_small {display: none !important;} .paging_small {display: none !important;} #small_title {margin-top: 0px