Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
数式をnumpyに落としこむコツ
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
Introduction to NumPy & SciPy
2. Contents NumPy & Scipy の機能紹介 → ndarrayクラスの操作を中心に説明 NumPy & SciPy を使ったプログラミング → 線形回帰、 主成分分析, K-Means → Pythonの特徴であるOOPも取り入れる ndarrayのviewと参照渡し 3. Contents NumPy & Scipy の機能紹介 → ndarrayクラスの操作を中心に説明 NumPy & SciPy を使ったプログラミング → 線形回帰、 主成分分析, K-Means → Pythonの特徴であるOOPも取り入れる ndarrayのviewと参照渡し 4. What is NumPy/SciPy? Pythonで数値計算 数値計算 ≒ 繰り返し作業、ループ Pyhton : ループが遅い、その他諸々は書きやすい。 C,Fortran : ループが速い、冗長な表現が多い
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