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
SciPy -
Scientific Tools for Python SciPy (pronounced "Sigh Pie") is open-source software for mathematics, science, and engineering. It is also the name of a very popular conference on scientific programming with Python. The SciPy library depends on NumPy, which provides convenient and fast N-dimensional array manipulation. The SciPy library is built to work with NumPy arrays, and provides many user-frien
SciPy - Installation
Installations methods include: Distributions pip conda Package Manager Source Methods differ in ease of use, coverage, maintenance of old versions, system-wide versus local environment use, and control. With pip or Anaconda's conda, you can control the package versions for a specific project to prevent conflicts. Conda also controls non-Python packages, like MKL or HDF5. System package managers, l
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算 — Scipy lecture notes
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算¶ 著者: Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での科学技術計算ルーチンの中核となるパッケージです; これは numpy の配列を効率良く扱っているということで、numpy と scipy は
動く混合ガウス分布（実装編）- 動く PRML シリーズ（１） - Next MIDI Project
こちらもどうぞ - 動く混合ガウス分布（導出編） 実装には python, SciPy と matplotlib を使います。 テストデータには Old Faithful 間欠泉データを使います。 データの読み込み Old Faithful 間欠泉データを PRML のホームページからダウンロードし、作業ディレクトリに置きます。保存したデータは、SciPy の loadtxt 関数で読み込みます。 from scipy import loadtxt def faithful(): return loadtxt('faithful.txt') 適当に正規化します。 from scipy import sqrt def faithful_norm(): dat = faithful() dat[:, 0] -= dat[:, 0].mean() dat[:, 1] -= dat[:, 1].m
Scipy,Numpy,matplotlibの初心者向けリソースのメモ - cslabの日記
ちなみに、ScipyはNumpyに依存していて、NumpyはN次元配列を効率的にあつかえる機能が実装されている、らしい。 Scipyのとっかかりとしては、「科学技術計算のために Python を始めよう」のリソースがOK http://www.ike-dyn.ritsumei.ac.jp/~uchida/scipy-lecture-notes/index.html roscipy 2010 のチュートリアルからの講義和訳らしい。 scipyのTutorialも必須だろう。 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/index.html scipyで各種ファイルを読み込む http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/io.html matlabのmatファイル、wekaのar
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