SymPy Plotting Backends で電場ベクトルの方向場を描く - 相対論の理解とその周辺
SymPy Plotting Backends で電場ベクトルの方向場を描く Filed under SymPy & SPB, 電磁気学 2023年10月30日 正負の点電荷がつくる電場$\boldsymbol{r}_1$ にある正電荷 $q\ (>0)$ と，$\boldsymbol{r}_2$ にある負電荷 $-q$ がつくる電場ベクトル $\boldsymbol{E}$ は \begin{eqnarray} \boldsymbol{E} &=& \frac{q}{4\pi \varepsilon_0} \frac{\boldsymbol{r} – \boldsymbol{r}_1}{|\boldsymbol{r} – \boldsymbol{r}_1|^3} – \frac{q}{4\pi \varepsilon_0} \frac{\boldsymbol{r} – \boldsymb
R のパッケージ {targets} にコントリビュートした話 - Sansan Tech Blog
はじめに 研究開発部の小松です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2022 の17日目の記事になります。 adventar.org 普段こちらのブログではネットワーク経済学をテーマに細々と書いています。今回は少し話題を変えて、日頃の分析でお世話になっている R のパッケージ {targets} に (半年ぐらい前になりますけれど) OSSコントリビュートした話をします。 普段の業務では Python と R 両方使っていますが、素早い対応が求められる分析業務では私は R を使っています。{tidyverse} によるデータハンドリングに慣れた身からすると、pandas での処理はまどろっこしく感じられて未だに慣れません。*1 その R を用いた分析の生産性を向上に大きく寄与しているのが、1年程前に使い始めた {targets} です。以下の記事にも、研究開発部の R
Plotly
Plotly Open Source Graphing Library for Python Plotly's Python graphing library makes interactive, publication-quality graphs. Examples of how to make line plots, scatter plots, area charts, bar charts, error bars, box plots, histograms, heatmaps, subplots, multiple-axes, polar charts, and bubble charts. Plotly.py is free and open source and you can view the source, report issues or contribute on
Loss Landscape | A.I deep learning explorations of morphology & dynamics
Ida: A movie about the Human-AI alignment issue Trailer Hamelin 77: Award winning movie, one of the first dealing with the topic of prompt engineering & generative AI Trailer 99: A movie about the challenges of human-AI interaction processes Trailer LL Explorer 1.1 is a new tool to explore loss landscapes of deep learning optimization processes, landscapes created with dimensionality reduction tec
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) is a novel manifold learning technique for dimension reduction. UMAP is constructed from a theoretical framework based in Riemannian geometry and algebraic topology. The result is a practical scalable algorithm that applies to real world data. The UMAP algorithm is competitive with t-SNE for visualization quality, and arguably preserves more of
Dash Enterprise: The Premier Data App Platform for Python
Dash apps give a point-&-click interface to models written in Python, vastly expanding the notion of what's possible in a traditional "dashboard." With Dash apps, data scientists and engineers put complex Python analytics in the hands of business decision-makers and operators. When building Dash apps in a business setting, you'll need Dash Enterprise to deploy and scale them, plus integrate them w
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What is the Best Interactive Plotting Package in Python? – Research Computing and Data Services Resources
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Visualizing the Loss Landscape of a Neural Network
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hypertools/readme.md at master · ContextLab/hypertools
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ArviZ: Exploratory analysis of Bayesian models — ArviZ 0.2.1 documentation
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