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
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
はいはいまたグラフ描きたいだけのエントリですよ。てか数値積分が簡単に出来ちゃうSciPy(・∀・)イイネ!! が from scipy.integrate import quad y, abserr = quad(f, a, b)で計算できちゃうのです。(y が積分値、abserrは推定誤差の絶対値) 基礎編 → を期待。 # -*- coding: utf-8 -*- from scipy.integrate import quad y, abserr = quad(lambda x:x*x*x, 0, 2) print "∫_0^2 x^3 dx = %g ± %g" % (y, abserr)→ ∫_0^2 x^3 dx = 4 ± 4.44089e-14 正解。推定誤差も小さい。 相手はSciPy様なので人間に正解とか言われてもおそらくあれですね。 → を期待。 # -*- cod
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