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他人のソースを動かしていると、.pyxというファイルがあって、これ何？と思ったから調べてみた。 .pyxの拡張子とは、PythonをC言語ライクにコンパイルするCythonというメタ言語のスクリプトファイルのこと。つまり、Cythonっていうほぼpythonみたいな言語があって、それが書かれたファイルってことらしい。 Cythonについて興味が湧いてきたので少し掘り下げてみた。 Cython は、C言語によるPythonの拡張モジュールの作成の労力を軽減することを目的として開発されたプログラミング言語である。その言語仕様はほとんど Python のものと同じ (上位互換) だが、Cの関数を直接呼び出したり、C言語の変数の型やクラスを宣言できるなどの拡張が行われている。Cython の処理系ではソースファイルを C のコードに変換し、コンパイルすれば Python の拡張モジュールになるよう

確率分布が正規分布に従うか調べたい、 二つの集団が同じ確率分布から得られたものか調べたい、 といった時に使うのが、コロモゴロフスミルノフ検定(Kolmogorov–Smirnov test) コルモゴロフ–スミルノフ検定（コルモゴロフ–スミルノフけんてい、英: Kolmogorov–Smirnov test）は統計学における仮説検定の一種であり、有限個の標本に基づいて、二つの母集団の確率分布が異なるものであるかどうか、あるいは母集団の確率分布が帰無仮説で提示された分布と異なっているかどうかを調べるために用いられる。しばしばKS検定と略される。 1標本KS検定は、経験分布を帰無仮説において示された累積分布関数と比較する。主な応用は、正規分布および一様分布に関する適合度検定である。正規分布に関する検定については、リリフォースによる若干の改良が知られている（リリフォース検定）。正規分布の場合、一

pythonでヌルクラインを描く方法 いくつか方法があるようだけど、matplotlibとscipyを組み合わせる方法が良さそうだった。 FitzHugh南雲方程式 FitzHugh南雲方程式とは、一言でいうと神経細胞（ニューロン）の挙動を数理的に表した方程式のこと。 ニューロンのダイナミクスを電気生理学的にモデル化したものとしてはHodgkin-Huxley方程式が最も古く、今でもニューロンのモデル研究で使われることがある。*1 ホジキンハクスレイ方程式とは、ホジキンとハクスレーがヤリイカの巨大軸索における神経膜の電位変化を調べ、 ４変数の微分方程式で書き下したもののことで、この研究で1963年のノーベル生理学賞を受賞している。 このモデルを出発点として色々なモデルの単純化が進められていて、 その代表例がこの FitzHugh-Nagumo方程式。 FitzHugh-Nagumo方程式は

pythonのグラフを美しく描くライブラリseabornというのを知ったので触ってみる。 こちらが公式サイト Seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.7.1 documentation こんなのも描けるようになる。 インストール conda install seaborn pipでもできるらしい 基本操作 基本的にはseabornをimportするだけ、普段通りにmatplotlibを使えばよい import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns x = y = range(10) plt.plot(x,y) plt.show() 背景のデザインを変更する 例えば背景を白く、グリッドを入れるなら sns.set_style("whitegrid")この関数には darkg