1. 科学技術計算のために Python を始めよう。 — Scipy lecture notes1. 科学技術計算のために Python を始めよう。¶ Scipy lecture notes のこの部は科学のために Python を使うのに必要となる、言語自身の内容から数値計算や作図など、全てを含んだ導入となっています。
3.3. Scikit-image: 画像処理 — Scipy lecture notes
3.3. Scikit-image: 画像処理¶ 著者: Emmanuelle Gouillart scikit-image は画像処理に特化した Python 画像ライブラリで、 NumPy 配列を画像オブジェクトをネイティブに扱います。この章では scikit-image を多様な画像処理タスクにどう利用するかや NumPy や Scipy などの他の Python の科学技術モジュールとの連携についても扱います。 参考 基本的な画像操作、たとえば画像の切り抜きや単純なフィルタリングなど、多くの単純な操作は NumPy や SciPy でも実現できます Numpy と Scipy を利用した画像の操作と処理 を参照して下さい。 この章を読む前に前の章の内容について慣れておく必要があります、マスクやラベルといった基本操作は準備として必要です。
3.2. Sympy : Python での代数計算 — Scipy lecture notes
目標 任意精度での数式の評価。 代数表現の代数的な操作の実行。 基本的な微積分(極限, 微分 , 積分) を代数表現で行なう。 多項式や超越方程式の求解。 いくつかの微分方程式の求解。 SymPy とは? SymPy は Python の代数計算ライブラリです. コードをシンプルに保ち、拡張しやすいように保ちコードのシンプルに保ちつつ Mathematica や Maple のようなシステムの代替となることを目指しています。SymPy は全て Python で書かれていて外部ライブラリを必要としません. Sympy のドキュメントとインストール用パッケージは http://www.sympy.org/ にあります
3.6. scikit-learn: Python での機械学習 — Scipy lecture notes
手始めにいくつかのデータを触ってみましょう。データとして Iris データセットとして知られす、とても単純な花のデータベースを使いましょう。 150 のアヤメの花の測定値があります: sepal length, sepal width, petal length そして petal width で Iris setosa Iris versicolor Iris virginica それぞれの品種毎に。 データセットを Python オブジェクトとして読み込みましょう:
1.4. Matplotlib: 作図 — Scipy lecture notes
ちなみに Matplotlib はおそらく2次元グラフィック用の Python パッケージの決定版です。高速なデータの可視化手法や出版品質の図を多くのフォーマットで提供します。これから対話モードで matplotlib の機能を調べていきましょう。 ほとんどの状況は対話モードですませることができます。
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
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2.6. Numpy と Scipy を利用した画像の操作と処理 — Scipy lecture notes
1.3. NumPy: 数値データの作成と処理 — Scipy lecture notes
1. 科学技術計算のために Python を始めよう。 — Scipy lecture notes
ベクトル場のプロット: 矢印 — Scipy lecture notes