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Flask ã§ãƒ¬ã‚¢ã‚¬ãƒãƒ£ãƒ»ã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ã‚¿ãƒ¼ã‚’作る - Qiita
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1.3.1. numpy array オブジェクト — Scipy lecture notes
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NumPy é…列ã®åŸºç¤Ž — 機械å¦ç¿’ã® Python ã¨ã®å‡ºä¼šã„
NumPy é…列ã®åŸºç¤ŽÂ¶ ã“ã“ã§ã¯ï¼ŒNumPy ã§æœ€ã‚‚é‡è¦ãªã‚¯ãƒ©ã‚¹ã§ã‚ã‚‹ np.ndarray ã«ã¤ã„ã¦ï¼Œ 本ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã®æ–¹é‡ ã®æ–¹é‡ã«å¾“ã„，最低é™å¿…è¦ãªäºˆå‚™çŸ¥è˜ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ï¼Ž np.ndarray ã¯ï¼Œ N-d Array ã™ãªã‚ã¡ï¼ŒN次元é…列を扱ã†ãŸã‚ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã§ã™ï¼Ž NumPy を使ã‚ãªã„å ´åˆï¼Œ Python ã§ã¯ã“ã†ã—ãŸN次元é…列を表ç¾ã™ã‚‹ã«ã¯ï¼Œå¤šé‡ã®ãƒªã‚¹ãƒˆãŒåˆ©ç”¨ã•ã‚Œã¾ã™ï¼Ž np.ndarray ã¨å¤šé‡ãƒªã‚¹ãƒˆã«ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªé•ã„ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Ž 多é‡ãƒªã‚¹ãƒˆã¯ãƒªãƒ³ã‚¯ã§ã‚»ãƒ«ã‚’çµåˆã—ãŸå½¢å¼ã§ãƒ¡ãƒ¢ãƒªä¸Šã«ä¿æŒã•ã‚Œã¾ã™ãŒï¼Œ np.ndarray 㯠C ã‚„ Fortran ã®é…列ã¨åŒæ§˜ã«ãƒ¡ãƒ¢ãƒªã®é€£ç¶šé ˜åŸŸä¸Šã«ä¿æŒã•ã‚Œã¾ã™ï¼Ž ãã®ãŸã‚，多é‡ãƒªã‚¹ãƒˆã¯å‹•çš„ã«å¤‰æ›´å¯èƒ½ã§ã™ãŒï¼Œ np.ndarray ã®å½¢çŠ¶å¤‰æ›´ã«ã¯å…¨ä½“ã®å‰Šé™¤ãƒ»å†ç”ŸæˆãŒå¿…è¦ã«ãªã‚Šã¾ã™ï¼Ž 多é‡ãƒªã‚¹ãƒˆã¯ãƒªã‚¹ãƒˆå†…ã§ãã®è¦ç´ ã®åž‹ãŒç•°ãªã‚‹ã“ã¨ãŒè¨±
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numpy.cumsum — NumPy v2.1 Manual
numpy.cumsum# numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)[source]# Return the cumulative sum of the elements along a given axis. Parameters: aarray_likeInput array. axisint, optionalAxis along which the cumulative sum is computed. The default (None) is to compute the cumsum over the flattened array. dtypedtype, optionalType of the returned array and of the accumulator in which the elements ar
Random sampling (numpy.random) — NumPy v1.15 Manual
Return a sample (or samples) from the “standard normal†distribution.
pythonã§äºŒæ¬¡å…ƒæ£è¦åˆ†å¸ƒã«å¾“ã†ä¹±æ•°ã‚’プãƒãƒƒãƒˆã™ã‚‹ http://room6933.com/blog/2011/08/03/multivariate_normal_python/ より - ã‚も書ã
#coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pylab #å¹³å‡ mu1 = [-2,-2] mu2 = [2,2] #共分散 cov = [[2,1],[1,2]] #500ã¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿æ•° x1,y1 = np.random.multivariate_normal(mu1,cov,500).T x2,y2 = np.random.multivariate_normal(mu2,cov,500).T #グラフæç”» #背景を白ã«ã™ã‚‹ pylab.figure(facecolor="w") #散布図をプãƒãƒƒãƒˆã™ã‚‹ pylab.scatter(x1,y1,color='r',marker='x',label="$K_1,mu_1$") pylab.scatter(x2,y2,color='b',marker='x',labe
確率統計：モンテカルãƒ
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高速数値計算ライブラリ「Numpyã€è¦šæ›¸ã - Pashango’s Blog
Pythonã§ä¸€ç•ªæœ‰åã§æ™®åŠã—ã¦ã„るライブラリã¨è¨€ã£ã¦ã‚‚éŽè¨€ã§ã¯ãªã„「Numpyã€ã®è¦šæ›¸ãã§ã™ã€‚ã‹ãªã‚Šå¤šæ©Ÿèƒ½ãªæ•°å€¤è¨ˆç®—ライブラリã§ã€å†…部ã¯C言語ã§è¨˜è¿°ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŸã‚超高速ã«å‹•ä½œã—ã¾ã™ã€‚ ベクトル ベクトルã®é•·ã•ï¼†æ£è¦åŒ– import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルã®é•·ã• length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルã®æ£è¦åŒ– a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内ç©ï¼†å¤–ç© import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #å†…ç© numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #å¤–ç© numpy.cros
Numpyã§åˆ†æ•£åˆ†æž
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NumPyãŒç‰©è¶³ã‚Šãªã„人ã¸ã®Cython入門
18 Mar. 2012 第３回Tokyo.Scipyã«ã¦ç™ºè¡¨ã—ãŸã‚¹ãƒ©ã‚¤ãƒ‰ã§ã™ã€‚ Cythonã ã‘ã§ã¯ãªãF2Pyã«ã‚‚触れã¦ã„ã¦ã‹ãªã‚Šã‚«ã‚ªã‚¹ãªå†…容ã§ã™ã€‚Read less
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Mathematical functions — NumPy v2.1 Manual
Numpyã«ã‚ˆã‚‹ä¹±æ•°ç”Ÿæˆã¾ã¨ã‚ - Qiita
Numpy-discussion - Data standardizing
404 Page Not Found. — nato's memo 1.0 documentation
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