「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lectures様のレクチャ実習中。NumPyの実習５回目です。今回は、Numpy配列の「ソート」です。ソートのアルゴリズムは４種類から選べるみたいだけれども、今回はアルゴリズム以前の操作方法デス。
ソフトな忘却力(81) みんな大好きNumPy配列のソートのお勉強
SPICEの小瓶(64) LTspice、{Educationalフォルダ} LM741内部
前回は一部界隈で今だ熱狂人気のLM308でした。今回も「遠き神代から生き残った」オペアンプの内部回路です。LTspiceのファイル名としてはLM741なんだけれども、お惚け老人は「μA741」と呼びたい逸品です。アナログ素人老人でも知ってる「知らないとモグリ（老人はモグリだけれども）」なオペアンプです。
ソフトな忘却力(80) みんな大好きNumPy配列の変形のお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lectures様のレクチャ実習中。NumPyの実習４回目です。今回は、Numpy配列の「形の変形」です。たいていの変形はできるけど、変形のときの注意点など多々あり、気をつけてやりなさい、と。誰が言った？
ブロックを積みながら(205) Scilab/Xcos、Modelica 「理想」オペアンプ
Scilab/Xcos上でのModelicaモデルのデモを鑑賞中。前回はバイポーラの差動アンプでした。同相信号除去（CMR）のデモね。今回は差動っちゃ差動だけれどもオペアンプです。「理想」オペアンプを使って「非反転増幅回路」をデモしてくれるみたい。何の捻りも加えてない、素のアンプ回路みたいっす。芸がない？
ソフトな忘却力(79) みんな大好きNumPyの演算子のお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lectures様のレクチャ実習中。NumPyの実習３回目です。Numpy配列に対する「演算子」や「関数」いろいろあり。大抵のことはNumPyで出来る。でも全てがオススメというわけでもないみたい。いろいろあるのね。
手習ひデジタル信号処理(186) Scilab、{Scilabデモ}、N重振り子
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」を物色していた筈が、いつの間にか信号処理カテゴリを脱出。今回「鑑賞」させていただくのは「シミュレーション」カテゴリの中の「n-振子」というデモです。実体は「１０重振り子」のシミュレーションです。アニメーションでカオスが湧きたつ様を鑑賞できます。 “手習ひデジタル信号処理(186) Scilab、{Scilabデモ}、N重振り子” の続きを読む
ソフトな忘却力(78) みんな大好きNumPyのsliceのお勉強
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lectures様のレクチャ実習中。前回につづきNumPyの実習です。今回はアリガチな配列の「スライス」のお勉強と思ったら、素人老人は知らないテクを御披露。NumPyプロの姉貴兄貴は知ってるに違いないが。
ぐだぐだ低レベルプログラミング(220)x86(16bit)、浮動小数点数の丸めと制御
前回は、非正規数（デノーマル）とか疑似無限大とか「ヤバイ奴ら」の説明で力尽きてしまいました。しかし説明書きながらも「座りの悪さ」を感じていたのです。そういえば、メンドイ奴ら、丸めと計算精度の制御とか、無限大の計算モードとかやってなかったじゃないかと。８０８７の制御ワードの説明がいるな。それには８０８７の内部型も要説明。
ソフトな忘却力(77) Spyder IDE でみんな大好きNumPyを復習する
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にて実習中であります。今回は「何は無くとも」なモジュールNumPyを練習してまいります。Pythonの上で「メモリ上にベタに並んだ要素のフツーな配列」を実現してくれるもの。皆さんきっと大好きな奴です。ここでもSpyder使ったら確かにお楽。 “ソフトな忘却力(77) Spyder IDE でみんな大好きNumPyを復習する” の続きを読む
データのお砂場(188) R言語、Cars93、1993年の乗用車のスペック {MASS}
MASSパッケージのサンプルデータセットを経めぐってます。大文字優先のABC順。前回Bostonの後の今回はCars93です。忘却力の老人には、過去回で「Cars」的なお名前のサンプルデータベースを触った遠い記憶あり。調べてみたら２つもありました。どれも自動車のデータベース、しかし今回のものは以前のとは異なります。
ソフトな忘却力(76) Spyder IDEで「素の」Pythonを復習する
「Scientific Python」を復習すべく、前回は「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyderをばインストールいたしました。Python向けのIDEもあまたいろいろある中で何がサイエンティフィックなのか勉強させていただく所存。まあ教本は別口で「サイエンティフィックなやつ」をダウンロード済。
忘却の微分方程式(197)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、３．３．４
溝口純敏様著「Maxima を使った物理数学基礎演習ノート」（以下「演習ノート」と略）を拝読中。今回は３７ページ「3.3 二階微分方程式 3.3.4 F(y, dy/dx, d^2y/dx^2)の微分方程式」です。前回との違いは xじゃなくてy。しかしグーグルの生成AI、Gemini様はバージョンアップ。どっち使う？ “忘却の微分方程式(197)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、３．３．４” の続きを読む
AIの片隅で(71) Google様の機械学習基礎コース、問題のフレーム処理
前回まででGoogle様のMACHINE LEARNING CRASH COURSEを身に付いたかどうかは怪しいけれども修了。しかし、速習の「クラッシュ・コース」が終わっただけです。まだまだ「基礎コース」のユニットがあります。今回は「問題のフレーム処理」とな。タイトルは独特な言い回し、でも考え方は腑に落ちるっす。
ソフトな忘却力(75) Scientific PythonのためのIDE？ Spyder
別シリーズでColab使った機械学習の演習実施。Python上でNumPy使って計算するような基本的なところが抜けておるなと痛感。まあ、昔、結構やった気がしないでもないのだけれど、忘却力。そこで「Scientific Pythonを学ぶ」べしと思い至りました。その第一歩がSpyderという統合開発環境のインストール。
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