Python3入門のためのPDFテキストを配布しています． 本書はフリーソフトウェアの書籍です．出典明記していただければ自由に使っていただいて結構です．（印刷，再配布も可） ●書籍情報 「Python3入門 － KivyによるGUIアプリケーション開発，サウンド入出力，ウェブスクレイピング」, 中村勝則, IDEJ出版, 2024年, ISBN978-4-9910291-3-4 C3004 「Python3入門」 （ミラーサイト１）（ミラーサイト２） 公開しているテキストに関する質問やメッセージお待ちしています． 「Python3 ライブラリブック」 （ミラーサイト１）（ミラーサイト２） 【Python3入門の目次】 1 はじめに — 1 1.1 Pythonでできること — 1 1.2 本書の内容 — 1 1.3 本書の読み方 — 1 1.4 処理系の導入（インストール）と起動の方法 —
はじめての現代制御理論 (KS理工学専門書)posted with カエレバ佐藤 和也,下本 陽一,熊澤 典良 講談社 2012-09-07 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに LQRの概要 PythonによるLQRの制御シミュレーション Githubリポジトリ LQRのパラメータのチューニング方法 チューニング方法１ チューニング方法２ チューニング方法3 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 最近、ロボットの制御や経路生成の勉強をしているのですが、 しばしば出てくる技術として、 線形二次レギュレータ(Linear-Quadratic Regulator:LQR)があります。 今回はこのLQRの概要とLQRによる 簡単なPython制御シミュレーションコードを紹介したいと思います。 LQRの概要 LQRは最適制御と呼ば
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。
I’ve seen a lot of queries about getting scipy working in Maya (Windows 64 bit) with a few not 100% reproducible answers. So after a long personal struggle with the problem, here’s my solution which will hopefully end the madness for all Windows Maya users: TL;DR version Click here to grab Maya 2014-2015-2016 tested versions of numpy ,scipy, numexpr and other useful packages… unzip them somewhere
About The annual SciPy Conferences allows participants from academic, commercial, and governmental organizations to: showcase their latest Scientific Python projects, learn from skilled users and developers, and collaborate on code development. The conferences generally consists of multiple days of tutorials followed by two-three days of presentations, and concludes with 1-2 days developer sprints
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はいはいまたグラフ描きたいだけのエントリですよ。てか数値積分が簡単に出来ちゃうSciPy(・∀・)ｲｲﾈ!! が from scipy.integrate import quad y, abserr = quad(f, a, b)で計算できちゃうのです。（y が積分値、abserrは推定誤差の絶対値） 基礎編 → を期待。 # -*- coding: utf-8 -*- from scipy.integrate import quad y, abserr = quad(lambda x:x*x*x, 0, 2) print "∫_0^2 x^3 dx = %g ± %g" % (y, abserr)→ ∫_0^2 x^3 dx = 4 ± 4.44089e-14 正解。推定誤差も小さい。 相手はSciPy様なので人間に正解とか言われてもおそらくあれですね。 → を期待。 # -*- cod
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
python書きやすいけど速度がね〜 → ボトルネックをfortranのモジュール化 ！！！速い！！！ Fortranの練習も兼ねて前書いた素数表示のプログラムをモジュール化してみる。 #環境 f2py（scipyに付属） gfortran4.7.2 #スクリプト モジュール化したいサブルーチンを記述したファイルを用意する。 サブルーチンの引数はCf2pyでinを宣言する。 サブルーチンの戻り値（つまりpython側で受け取る戻り値）はCf2pyでoutを宣言する。 Cf2pyの宣言は行頭から、スクリプト本体はスペース6個開けてから書かないとコンパイルエラーになる。どうやらCf2pyよりもインデント的に後ろに書かないといけないっぽい（めんどくさい！！） subroutine prime_number(max_num, ret) implicit none integer max_num i
For newer versions see https://www.numpy.org/doc Numpy (development version) Reference Guide Numpy (development version) User Guide Numpy 1.17.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.17.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.1 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.1 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.15.4 Reference Guide, [
15.7.11 HiRoshima.R #4 Lightning Talks @imyuaotiの発表資料です。 ※注意※（2015.7.19追記） Rでは処理速度が遅いという理由で for関数の使用は避けるべきと考えられています。 本来は，処理を高速化をしたい場合，以下をうまく活用してください。 ・apply関数 ・foreachパッケージ，pforeachパッケージ 【参考資料】 「勝手に添削：for関数を使った繰り返し処理によるヒストグラムの一括出力 #rstatsj」 http://qiita.com/hoxo_m/items/5127c31f3eafd6be7428 （hoxo_mさんに本スライドの内容を添削してもらいました！） 「for を捨てよ、foreach を書こう」 http://www.slideshare.net/hoxo_m/for-foreach 「R で超簡単
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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