æ°´å£å“²ä¹Ÿã® Wants「ウォンツå¯è¦–化メソッドワークショップã€
2013å¹´6月17æ—¥/18æ—¥/19日　於インターナショナル・デザイン・リエゾンセンター 主催：ダイヤモンド社 / Ｄï¼ï¼®æ©Ÿæ§‹ 「ウォンツå¯è¦–化メソッドã€ã¯ã€äººé–“ã®æ·±å±¤å¿ƒç†ã«ã‚る欲求や本能をå¯è¦–化ã™ã‚‹ã‚²ãƒ¼ãƒ デザインç†è«–ã‹ã‚‰ç”Ÿã¾ã‚ŒãŸã€èª°ã§ã‚‚ç¿’å¾—ã§ãる万能ã®ç™ºæƒ³æ³•ã§ã™ã€‚ ã“ã®ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’体験ã—ãŸäººã¯ã€ã€Œï½žã—ãŸã„ã€ã€Œï½žã—ã¦ã—ã¾ã†ã€ã¨ã„ã£ãŸã€äººé–“ãŒç„¡æ„è˜ã®ã†ã¡ã«ç§˜ã‚ã‚‹å‹•æ©Ÿã€ã‚ã‚‹ã„ã¯äººé–“ãŒæ„Ÿå‹•ã«ã„ãŸã‚‹ã¾ã§ã®ãƒ—ãƒã‚»ã‚¹ã‚’å¯è¦–化ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãるよã†ã«ãªã‚Šã€ãã®é”æˆã¸ã®é“ç‹ã®ãƒ‡ã‚¶ã‚¤ãƒ³ã‚„ã€é€ã‚Šæ‰‹ã¨å—ã‘手ã®ã‚¨ãƒ³ã‚²ãƒ¼ã‚¸ãƒ¡ãƒ³ãƒˆï¼ˆçµæŸåŠ›ï¼‰ã‚’高ã‚ã‚‹ãŸã‚ã®å¤šãã®ã‚¢ã‚¤ãƒ‡ã‚¢ã‚’å¾—ã‚‹ã“ã¨ã«ãªã‚‹ã§ã—ょã†ã€‚ 世界的ゲームデザイナーã§ã‚‚ã‚ã‚Šã€ã“ã®ã€Œã‚¦ã‚©ãƒ³ãƒ„å¯è¦–化メソッドã€ã‚’開発ã—ãŸæ°´å£å“²ä¹Ÿæ°ã«ã‚ˆã‚‹â‰ªWants≫ワークショップã¯ã€ã‚²ãƒ¼ãƒŸãƒ•ã‚£ã‚±ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®è¦ç´ ã‚’å·§ã¿ã«å–り入れãªãŒã‚‰ã€ç¾ä»£ã®ãƒ“ジãƒã‚¹ã‚„クリエイティブã«ç«‹ã¡ã¯ã ã‹ã‚‹å¤šæ§˜ãªé›£é¡Œã‚’解決ã§
PerformancePython -
A beginners guide to using Python for performance computing A comparison of weave with NumPy, Pyrex, Psyco, Fortran (77 and 90) and C++ for solving Laplace's equation. This article was originally written by Prabhu Ramachandran. laplace.py is the complete Python code discussed below. The source tarball ( perfpy_2.tgz ) contains in addition the Fortran code, the pure C++ code, the Pyrex sources and
Tentative NumPy Tutorial -
This tutorial is unfinished. The original authors were not NumPy experts nor native English speakers so it needs reviewing. Please do not hesitate to click the edit button. You will need to create a User Account first. Quick Tour NumPy is a Python library for working with multidimensional arrays. The main data type is an array. An array is a set of elements, all of the same type, indexed by a vec
サービス終了ã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
サービス終了ã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã› ã„ã¤ã‚‚Yahoo! JAPANã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スをã”利用ã„ãŸã ãèª ã«ã‚ã‚ŠãŒã¨ã†ã”ã–ã„ã¾ã™ã€‚ ãŠå®¢æ§˜ãŒã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹ã•ã‚ŒãŸã‚µãƒ¼ãƒ“スã¯æœ¬æ—¥ã¾ã§ã«ã‚µãƒ¼ãƒ“スを終了ã„ãŸã—ã¾ã—ãŸã€‚ 今後ã¨ã‚‚Yahoo! JAPANã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スをã”愛顧ãã ã•ã„ã¾ã™ã‚ˆã†ã€ã‚ˆã‚ã—ããŠé¡˜ã„ã„ãŸã—ã¾ã™ã€‚
1.4. NumPy：数値データã®ä½œæˆã¨æ“作 — Scipy lecture notes
é…列：科å¦æŠ€è¡“計算ã®åŸºæœ¬çš„ãªé“å…· 並んã 離散的ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ ã®é »ç¹ãªæ“作： 実験やシミュレーションã§ã®é›¢æ•£åŒ–ã•ã‚ŒãŸæ™‚é–“ 測定機器ã«è¨˜éŒ²ã•ã‚ŒãŸä¿¡å· ç”»åƒã®ãƒ”クセル Numpy モジュールã¯ä»¥ä¸‹ã‚’å¯èƒ½ã«ã—ã¾ã™. 上ã®ã‚ˆã†ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®é›†ã¾ã‚Šã®ä½œæˆã‚’1度ã§ã™ã¾ã›ã‚‹ データé…列ã®ãƒãƒƒãƒå‡¦ç†ã‚’実ç¾ï¼ˆè¦ç´ ã«å¯¾ã™ã‚‹ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã¯ä¸è¦ï¼‰ データé…列 := numpy.ndarray >>> import numpy as np >>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> a array([0, 1, 2]) >>> print a [0 1 2] >>> b = np.array([[0., 1.], [2., 3.]]) >>> b array([[ 0., 1.], [ 2., 3.]])
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
https://oauth.jp/post/51720772282/login-with-amazon/
numpy sum along axis
savemat — SciPy v1.14.1 Manual
Saving and loading Python dict with savemat results in error
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}