「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。今回よりMatplotlibの実習に入りたいですがその前にSpyder上でのプロットの扱い方の小技を２，３確認しておきたいと思います。過去回でも既にちょっと使っておりますがな。
ソフトな忘却力(84) Spyder IDE でのプロットの小技のお勉強
データのお砂場(189) R言語、Cushings、クッシング症候群？ {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Cars93の後の今回はCushingsです。日本語ではクッシング症候群というみたいです。難病らしいデス。いろいろホルモンやその代謝物など登場し、素人老人には訳が分かりません。も少し事例が多ければ機械学習ネタ？とも思いましたが。
ソフトな忘却力(83) みんな大好きNumPy配列へのデータ読み込みのお勉強
「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７回目です。今回は外部からNumpy配列にデータを「輸入」したいと思います。輸出元はR言語のサンプルデータベースです。テキストファイル経由なので何でもアリ？だと。
忘却の微分方程式(198)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、３．３．５
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３８ページ右「3.3.5 線形完全微分方程式」です。勿論、前回同様の２階の方程式です。「線形」も「完全」もまとめてこい、というタイトルなのですが、Googleの生成AI、Gemini様は意見が違うみたい。 “忘却の微分方程式(198)Maximaを使った物理数学基礎演習ノートを読む、３．３．５” の続きを読む
ソフトな忘却力(82) みんな大好きNumPy配列のデータ型のお勉強
「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。今回はNumPyの実習６回目です。Numpy配列に詰めこむ要素の型についての練習です。基本「同じもの」を詰め込むのだけれども、いろいろできてしまうので忘却力の老人は覚えきれるか？
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
「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。
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