pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
NumPyから最高のパフォーマンスを得る方法 - keisukeのブログ
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
matplotlibを使う - たこ焼き食べた.net
前回は、numpyで行列を扱いました。 今回は、matploblibで折れ線グラフを書きます。 軸の名前とか色とかそういうグラフの体裁周りの話はまた今度書きます。 他のヒストグラムとかも次回にします。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラリを用います。 これには、pylabというモジュールが用意されています。 これは、 matplotlib.pyplot内にあるプロット用の関数 numpyの関数 matplotlib.mlabにある関数 を提供しているので非常に使い勝手が良いです。 というわけで、ここから先、しばらくは、 from pylab import * としてpylabをインポートしていきます。 matplotlibのサンプルを見ていると、
Python モジュールの 「matplotlib」 と 「pylab」 との関係性 ～「pylab」って何だっけ？ - Qiita
コードを書いている途中で、ふと、手が止まったこと Python をつかったコード実例をみていると、import pylab とインポートしているのを頻繁に見かけたりします。 pylabについて調べてみると、 Python によるMATLAB pylabはインターフェイスで、本体はmatplotlibなので、それをインストールする。 といった記述や、 import pylab # pythonのMATLAB likeなインターフェイス といった説明が目に付いたりする。 でも、pylab でグラフを描画したりもしている。 あれ？ matplotlib.pyplot.plot() と、pylab との関係って、何？？ 以下で頭が整理できました！ たこ焼き食べた.net 「matplotlibを使う」 はじめに(pylabとmatplotlib) グラフの描画にはmatplotlibというライブラ
Data types — NumPy v2.0 Manual
Getting started What is NumPy? Installation NumPy quickstart NumPy: the absolute basics for beginners Fundamentals and usage NumPy fundamentals Array creation Indexing on ndarrays I/O with NumPy Data types Broadcasting Copies and views Working with Arrays of Strings And Bytes Structured arrays Universal functions (ufunc) basics NumPy for MATLAB users NumPy tutorials NumPy how-tos Advanced usage an
高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
NumPyを使ってみる - white wheelsのメモ
Windows, Python2.6, 2010/3/8の話題。 NumPyはPythonの数値計算ライブラリです。 http://new.scipy.org/download.htmlからダウンロードできます。 SourceForge site for NumPyからnumpy-1.3.0-win32-superpack-python2.6.exeをダウンロード 特に設定なしにインストールできます。 以下使い方のメモです。 配列オブジェクト 配列をベクトルとして使います。 "*"は内積ではなく、要素ごとの積をとったベクトルなので注意 from numpy import * u = array( [ 1, 2, 3 ] ) print u v = arange( 3 ) #[ 0, 1, 2 ] print v print u + v print u * v print "---" pri
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Limit number of threads in numpy
numpy.sort — NumPy v1.10 Manual
numpy.loadtxt — NumPy v1.10 Manual
Mayavi: 3D scientific data visualization and plotting in Python — mayavi 4.8.1 documentation