デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はMatplotlibのお勉強でしたが、これからも機会あり、サッサと先に進めることにいたしました。お次はSciPyとな。Pythonにおける科学技術計算を支えているものらしいです。 “ソフトな忘却力(89) SciPy と Scilabの間でMatlab形式の入出力のお勉強” の続きを読む
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。前回は御病気データのCushingsでした。今回はDDTです。多分この言葉への「シタシミ」は世代間で大きく異なるんでないかと想像。年寄はかなり身近、中年以下の若い世代は聞いたこともないんじゃないかと。GHQって何？と言われそう。
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３９ページ「3.3.6 変数変換」です。今回は流石のMaxima、ode2関数も「素のまま」では解けない微分方程式です。演習ノートの方法で演習ノートの方法で段階踏めば解ける。しかしGoogleの生成AI、Gemini様に投げたらば一撃。
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回は散布図描くついでにサブプロットをお勉強。今回は、何とかの一つ覚えでいつも”hot”しか使わないカラーマップを「等高線図」上で比べてみたいと思います。沢山有りすぎて困るのよ。
前回は「知らないとモグリ」なオペアンプ「７４１」の内部回路を拝観、感涙にむせびました。今回は「実務的なところ」に戻り、.wav形式の音声ファイルに対する入出力です。過去回にて.wav形式ファイルからの「波形の輸入」はやっておるのですが、「輸出」の方をやってませんでした。片手落ちだったです。そこんところをヨロシク。 “SPICEの小瓶(65) LTspice、{Educationalフォルダ} wav入出力” の続きを読む
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回はヒストグラムのプロットを自習。今回は、散布図とサブプロットを練習したいと思います。プロットする材料はまたもや乱数デス。乱数がランダムなら良いけど危ない奴のプロットしてみます。
Scilab/Xcos上でのModelicaモデルのデモを回路シミュレーションならLTspiceでいいじゃんとかブツブツ言いながら「鑑賞」中。前回は理想オペアンプでした。今回はスイッチドキャパシタです。繰り返しているうちに、Modelicaモデルの「理想」の世界も良いモンだと思い始めました。原理を見つめられる？
信号処理素人老人がScilabの「信号処理のデモ」を物色中だった筈が、いつの間にかカテゴリを脱出。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「車輪」と「バイク」という２種のシミュレーションです。機械系ね。アニメーション表示は手に汗握り（ホントか？）ますが、計算実体は触りズライっす。
「サイエンティフィックPythonのための」IDE、Spyder上にてScientific Python Lecturesの実習中。前回よりMatplotlibの実習です。まあ何度となくお世話になった記憶のあるMatplotlibですが、お惚け老人はオプションなど一つも記憶できません。毎度アチコチ調べ回って七転八倒。 “ソフトな忘却力(85) お楽しみだけど覚えられないMatplotlibの小技のお勉強” の続きを読む
このところ８０８７浮動小数点コープロセッサの「メンドイ」話が続いてます。前回は丸めとか無限大の制御とかメンドイ奴らの説明で終わってました。今回は、ラスボス？例外の登場です。例外そのものもいろいろな種類があってメンドイのですが、それ以前に、例外がＣＰＵの８０８６へと伝わる経路もまたメンドイです。８０８７は自立してるし。
「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。
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。
「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。