Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
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数値計算ライブラリ[編集] ATLAS[編集] Automatically Tuned Linear Algebra Software (ATLAS) http://math-atlas.sourceforge.net/ https://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=23725 Absoft Fortran には、ATLAS の 64bit 版が付属しているそうです。 http://www.hulinks.co.jp/software/pf_mac/section01.html Bayes++[編集] Bayesian Filtering Classes for C++ Kalman filter や各種の非線型フィルタの数値計算ライブラリ http://bayesclasses.sourceforge.net/Bayes++
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