固有値問題 - おっぱいそん！
Pythonで固有値問題を解く方法についてメモしておく。 メジャーな方法として、以下の3つがある numpy.linalgの関数を使う。 scipy.linalgの関数を使う。 scipy.sparse.linalgの関数を使う。 numpy.linalgとscipy.linalgには以下の4つの関数がある。 eig：一般の行列の固有値・固有ベクトルを求める。 eigh：エルミート（or 実対称）行列の固有値・固有ベクトルを求める。 eigvals：一般の行列の固有値のみを求める。 eigvalsh：エルミート（or 実対称）行列の固有値のみを求める。 関数名のhはHermitianの略。Scipyだと一般化固有値問題*1もオプションで出来る。 ちなみに、scipy.linalgはnumpy.linalgに含まれる関数はすべて含んでいて、さらに追加で他の関数も含んでいる。また、scipy.
Kernel Density Estimation in Python | Pythonic Perambulations
Last week Michael Lerner posted a nice explanation of the relationship between histograms and kernel density estimation (KDE). I've made some attempts in this direction before (both in the scikit-learn documentation and in our upcoming textbook), but Michael's use of interactive javascript widgets makes the relationship extremely intuitive. I had been planning to write a similar post on the theory
Sparse SVDs in Python | Pythonic Perambulations
After Fabian's post on the topic, I have recently returned to thinking about the subject of sparse singular value decompositions (SVDs) in Python. For those who haven't used it, the SVD is an extremely powerful technique. It is the core routine of many applications, from filtering to dimensionality reduction to graph analysis to supervised classification and much, much more. I first came across th
frontier45
NumPyとSciPyをGotoBLAS2を使ってbuildした時のメモ。ここの通りにやっても出来なかったのでいろいろ試行錯誤した残骸。環境は以下の通り。 Linux MInt 12 32bit (Ubuntu 11.10ベース) Core2 Quad gcc-4.6 ちなみに私は共有ライブラリだけでやっていますのでstaticライブラリも欲しい人は適当に修正してください。 また、事前に/usr/local/libにLD_LIBRARY_PATHを通しておいてください。 ldconfigも適宜実行。 2012-Feb-27 修正 * NumPyのsite.cfgの表記を修正 * LAPACKのbuildを修正 2012-Mar-26 * 誤字を修正 * LAPACKのbuildを修正 GotoBLAS2 Ubuntu 11.10以降からはOpenBLASというパッケージが配布されています。
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scipy.stats.ortho_group — SciPy v1.7.0.dev0+21d2b6f Reference Guide
