「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。
ソフトな忘却力(87) お楽しみだけど覚えられないMatplotlibの散布図のお勉強
ブロックを積みながら(206) Scilab/Xcos、Modelicaスイッチドキャパシタ
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？
ソフトな忘却力(86) お楽しみだけど覚えられないMatplotlibのヒストグラムのお勉強
手習ひデジタル信号処理(187) Scilab、{Scilabデモ}、車輪とバイク
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。
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
「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
ぐだぐだ低レベルプログラミング(221)x86(16bit)、浮動小数点数の例外処理
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。
ソフトな忘却力(84) Spyder IDE でのプロットの小技のお勉強
「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。
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。
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？