
「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。前回はジェネレータ(Generator)でした。先走って yield してしまいました。今回はレクチャでは「分かっているよね」的な扱いに思える、itertoolsを自主練習です。 “ソフトな忘却力(110) Pythonのitertools、ちょこっと自主練習” の続きを読む
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。前回はジェネレータ(Generator)でした。先走って yield してしまいました。今回はレクチャでは「分かっているよね」的な扱いに思える、itertoolsを自主練習です。 “ソフトな忘却力(110) Pythonのitertools、ちょこっと自主練習” 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。前回はイテレータ。ということで今回はジェネレータ(Generator)です。まあいつも知らず知らずにお世話になっているけれども、今回は明示的にジェネレータ作ってみるということで。
「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CCAでした。今回は新単元?第7章に入ります。再びPythonそのものの練習に戻って、イテレータです。いつも利用させていただいているイテレータですが、今回はイテレータを作るところね。 “ソフトな忘却力(108) PythonのIteratorでフィボナッチ数列する” 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。前回はモフォロジー処理でした。今回はムツカシク言うと連結成分解析(CCA)ということみたい。画像内の「つながっている」部分を塊にして、部分ごとにラベルを付ける処理っす。
「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。前回は定番の画像のフィルタをいつくか適用した結果を並べて悦にいりました。今回は画像のモフォロジー処理です。画素の集合を対象にその構造や形状を操作、解析するための処理です。
「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。前回は画像の拡大縮小、シフト、回転といったアリガチな操作を練習。今回は画像をフィルタしてみます。これまた定番のフィルタどもなんだけれども。でも素のままでは芸がない?しかたがない?
「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。前回はフィルタ(LPF)に音声っぽい?信号を通してみました。今回からは2次元の画像です。まずは画像の拡大縮小、シフト、回転といった基礎的な操作を練習。この辺は出来て当然。でもn次元って何?
「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。前回はフィルタを作成、今回はフィルタ(LPF)に信号を通して結果を観察するの回です。コンボリューション(畳みこみ)の関数利用。同じことをやるのでScilabの関数と使い方はよう似てます。 “ソフトな忘却力(103) SciPy.signal で信号処理のお勉強その2、LPF適用” 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ODEの初期値問題。今回はFFT(高速フーリエ変換)を流したいデス。 「流す」には理由があり。この後「本命」信号処理のモジュールが登場するためです。そっちでミッチリ練習する予定。
「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。前回は数値積分、今回はODEの初期値問題です。SciPy.integrateで常微分方程式の数値解も一撃。題材は、最近別件シリーズで実習したばかりのLotka-Volterra方程式とな。 “ソフトな忘却力(100) SciPy.integrate でODEの初期値問題のお勉強” 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。前回は確率分布3巨頭のお姿をグラフに描きました。今回は、ありがちな「平均」にもいろいろアリーノです。とはいえ算術平均ばかりが蔓延っていて、幾何平均や調和平均は若干影が薄い?そうなのか? “ソフトな忘却力(98) SciPy.stats で算術、幾何、調和平均のお勉強” 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。今回は別件シリーズでその姿がチラリと見えた「正規分布」と「ポアソン分布」に「二項分布」を加えた確率分布3巨頭(誰が言った?)のお姿をグラフに描く回です。違うようで似ている?なんだそれ。