NumPyのarrayとPILの変換 - white wheelsのメモ
Python Imaging LibraryのImageクラスのデータをNumpyのarrayとして扱うための方法について。 Numpyの関数を使って直接pixel値を書き換えることが目標です。 まずは両方のライブラリをインポートしておきます。 import numpy import Image PILからNumpyのarrayへの変換 numpyで用意されているasarray関数を使うと、PILのImageオブジェクトを配列に変換することができます。 imgArray = numpy.asarray(pilImg) さらに配列の値を書き変えられるようにするためには、writeableフラグをTrueにする必要があるようです。 imgArray.flags.writeable = True NumpyのarrayからPILへの変換 PILのfromarrayメソッドによって、配列の各値を1
Ocean Science Hack
k-平均法は非階層型クラスタリング手法の一つである。 参考 クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた（てっく煮ブログ） 以前つくった串本浦神の潮位差と黒潮緯度の分布（下図）を２つのグループに分けてみる。 道具はscipyのk-means2関数を用いる。分けられたグループで色分けする。大きな●はそれぞれのグループの重心である(kmeans2で出てくる重心はNormarizeされたデータのものなのでそのままはつかわないこと）。重心が収束しているかの確認もおこなっている。 #read module from read_kuroshio_lat import read_kuroshio_lat from read_kushimoto_uragami import read_kushimoto_uragami import matplotlib.pyplot as
ぐうたらの部屋
簡単な2Dグラフを描画する #!/usr/bin/env python """ Example: simple line plot. Show how to make and save a simple line plot with labels, title and grid """ from pylab import * t = arange(0.0, 1.0+0.01, 0.01) s = cos(2*2*pi*t) plot(t, s, '-', lw=2) xlabel('time (s)') ylabel('voltage (mV)') title('About as simple as it gets, folks') grid(True) #savefig('simple_plot.png') savefig('simple_plot') show() 簡単な3Dグラフを描
ぐうたらの部屋
Maximaで数式処理 Maximaは、数式処理ソフトウェアです。 数式処理ソフトウェアではMathematica,Mappleが有名ですが、有料です。 せっかく無料で、オープンソースのMaximaがあるので、 これを使って、楽をしたいと思います。 Maxima入門 準備 基本操作 いろいろなグラフ 平面的なグラフ(陽関数) 平面的なグラフ(媒介変数表示) 立体的なグラフ(陽関数) 立体的なグラフ(媒介変数表示) 数式の操作 多項式 有理数 方程式を解く 近似解を求める 微分・積分 極限を求める 級数と積分 微分方程式 リスト（ベクトル・行列） リストの基本操作 ベクトル・行列の演算 関数 Pythonで数値計算 数値計算ソフトウェアでは、Matlab(有料),Scilab(無料),Octave(無料)等が 有名ですが、Pythonで数値計算用のモジュールを利用すれば同様のことができます。
２次元フーリエ変換とCT再構成
画像などを対象にする２次元フーリエ変換は、縦方向の１次元フーリエ変換と横方向の１次元フーリエ変換を組み合わせることにより計算できます。２次元フーリエ変換であれば関数として用意されてることも多いので、その場合はそのまま使えば大丈夫です。３次元Voxelデータに対して３次元フーリエ変換を行う場合などもあるのですが、例え３次元フーリエ変換の関数が無くても（実際、無いことが多い）、２次元と同様に１次元フーリエ変換の組み合わせを考えれば計算できます。 ２次元フーリエ変換の意味は、 「任意の画像は、方向（０度から１８０度）と（空間）周波数の異なるサイン波（サイン波的な濃度変化がある画像）の加重加算で表すことができる」 ということです。方向と周波数の異なるサイン波的な濃度変化がある画像が、１次元フーリエ変換のところで説明した基底ベクトルに相当します。 画像を変換して空間周波数で表すことは、それだけで意味
Routines and objects by topic — NumPy v2.0 Manual
Routines and objects by topic# In this chapter routine docstrings are presented, grouped by functionality. Many docstrings contain example code, which demonstrates basic usage of the routine. The examples assume that NumPy is imported with: A convenient way to execute examples is the %doctest_mode mode of IPython, which allows for pasting of multi-line examples and preserves indentation.
Matplotlibのメモ (Pylab) - 旧”Sei’s Insight @ スタンフォード大学大学院 航空宇宙工学科 in シリコンバレー” は、http://www.seihiguchi.com/jp/ へ引越ました！
PYTHONにはゲームから数値計算用まで数々のモジュールが提供されていますが,Matlabグラフィックス環境に似せたことができるPylabなるものが存在します.PYTHON特有の使い方を習得できれば, Numeric, SciPyがあることだしMatlabが必要なくなるかも.これでより簡単に綺麗に図が描けます. 配布元: http://matplotlib.sourceforge.net/ 約1ヶ月前からPYTHONを使いはじめ, GPIB経由の計測制御コードを書き, グラフィックスにはGnuplotを使っていました.Gnuplotのクラシックな感じが大好きで, Tgif + Gnuplot + LaTeXのトリオは生活必需品といえます.ついでにOctaveも.が, 絵的な美的さを求めるとMatlabのグラフィックス環境が勝っています. インストールはソースをダウンロードしてuntar後,
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Python のリスト内包表記 - Ruby や Haskell の書き方と比べながら
0. Python の気になる機能 Python チュートリアル の目次をざっと眺め、目にとまったのは次の二つの機能。 5.1.4 リストの内包表記 9.9 ジェネレータ (generator) 両方とも耳馴れない言葉。 (@_@) まずは、リストの内包表記から調べることに。 1. リスト内包表記の基本 a. リストの各要素に関数を適用する 最初は、リスト内包表記の使い方を確認する。例として、「数値のリストの各要素を 2 倍する」 print [x*2 for x in [1,2,3,4,5]] 初めて見たとき、どこから読めばいいのか検討がつかなかった。 読む順番は、 for によって、各要素を取り出し、 各々に対して、操作を加える。 というように、後ろから前へと読み進める。 b. リストの各要素から、条件にあったものを抽出する 次に、同じく数値のリストから、特定の条件に合う要素を抽出す
cmath — Mathematical functions for complex numbers
cmath — Mathematical functions for complex numbers¶ This module provides access to mathematical functions for complex numbers. The functions in this module accept integers, floating-point numbers or complex numbers as arguments. They will also accept any Python object that has either a __complex__() or a __float__() method: these methods are used to convert the object to a complex or floating-poin
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