Python 3 | K-TechLaboゼミ用学習ノート
Python3のテキストができました． Python3のテキスト（ミラーサイト） 無料で差し上げますので，意見や感想をくださいませ． → katsu_wm%mukogawa-u.ac.jp （’%’を’@’に変えるとメールアドレスになります） ページ末尾のコメント入力欄（非公開形式）も使えます．（名前，メールアドレスなどは無しで大丈夫です） 公開されている情報が豊富なPythonですが，アプリづくりのための一通りの入門ができる書籍などが見当たらない上，Kivyの日本語の情報も少ないのでテキストを自前で作ることにしました． 特に，既に別の言語を習得している人が，手っ取り早くPythonに取り掛かるのに役立つと考えています． Pythonには有用なライブラリ（モジュール）がたくさん公開されているので，いろんなモジュールの使い方を簡単に説明した「ライブラリブック」みたいな本も書いています．（ミラ
線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)の概要とPythonサンプルコード - MyEnigma
はじめての現代制御理論 (KS理工学専門書)posted with カエレバ佐藤 和也,下本 陽一,熊澤 典良 講談社 2012-09-07 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに LQRの概要 PythonによるLQRの制御シミュレーション Githubリポジトリ LQRのパラメータのチューニング方法 チューニング方法１ チューニング方法２ チューニング方法3 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 最近、ロボットの制御や経路生成の勉強をしているのですが、 しばしば出てくる技術として、 線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)があります。 今回はこのLQRの概要とLQRによる 簡単なPython制御シミュレーションコードを紹介したいと思います。 LQRの概要 LQRは最適制御と呼ば
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた - paiza times
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
3.3. Scikit-image: 画像処理 — Scipy lecture notes
3.3. Scikit-image: 画像処理¶ 著者: Emmanuelle Gouillart scikit-image は画像処理に特化した Python 画像ライブラリで、 NumPy 配列を画像オブジェクトをネイティブに扱います。この章では scikit-image を多様な画像処理タスクにどう利用するかや NumPy や Scipy などの他の Python の科学技術モジュールとの連携についても扱います。 参考 基本的な画像操作、たとえば画像の切り抜きや単純なフィルタリングなど、多くの単純な操作は NumPy や SciPy でも実現できます Numpy と Scipy を利用した画像の操作と処理 を参照して下さい。 この章を読む前に前の章の内容について慣れておく必要があります、マスクやラベルといった基本操作は準備として必要です。
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments
はじめに 先日のエントリで少し記載した Dask について、その使い方を書く。Dask を使うと、NumPy や pandas の API を利用して並列計算/分散処理を行うことができる。また、Dask は Out-Of-Core (データ量が多くメモリに乗らない場合) の処理も考慮した実装になっている。 sinhrks.hatenablog.com 上にも書いたが、Daskは NumPy や pandas を置き換えるものではない。数値計算のためのバックエンドとして NumPy や pandas を利用するため、むしろこれらのパッケージが必須である。 Dask は NumPy や pandas の API を完全にはサポートしていないため、並列 / Out-Of-Core 処理が必要な場面では Dask を、他では NumPy / pandas を使うのがよいと思う。pandasとDas
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
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