タグ: ソフトな忘却力

「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？

“ソフトな忘却力(105) SciPy.ndimage で画像フィルタのお勉強” 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？

“ソフトな忘却力(104) SciPy.ndimage で静止画像の変形のお勉強” 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FFT、今回は信号処理です。前回手抜きだったので今回はしっかりするつもりなのに、お手本はあまり力が入ってないご様子。そこで自主練習を企画。信号処理といったらフィルタだね、という短絡。

“ソフトな忘却力(102) SciPy.signal で信号処理のお勉強、その１、フィルタ” 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。

“ソフトな忘却力(101) SciPy.fft でフーリエ解析のお勉強” 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。前回は平均でした。今回は数値積分です。SciPy.integrateには、各種の数値積分のツール群が備わってます。基本関数のお名前はQuad、またもや「知らないとモグリ」なライブラリ登場。

“ソフトな忘却力(99) SciPy.integrate で数値積分のお勉強” 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。

“ソフトな忘却力(97) SciPy.stats で確率分布のお勉強” 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。前回はカーブフィッティング。今回は関数の極小（あるいは極大）を求める算法です。見栄えがよいように２入力スカラー出力の関数の極小を探索してみたいと思います。当然「ひっかけ」な点もあり～の。

“ソフトな忘却力(96) SciPy.optimize でミニマイゼーションのお勉強” 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。前回は線形計画法で老人の石頭をアップデート？今回はカーブフィッティングです。データ点に最も合うようにモデルとなる関数のパラメータを決定するもの。「非線形回帰」を練習してみます。

“ソフトな忘却力(95) SciPy.optimize でカーブフィッティングのお勉強” 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。前回は関数の根、ニュートン法は不滅。今回はレクチャと異なり線形計画法です。老人のアップデートされていない頭ではシンプレックス法という名が鳴り響きますが、最近はモダンな方法があるみたい。

“ソフトな忘却力(94) SciPy.optimize で線形計画法のお勉強” 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「補間」。今回はSciPyが ”root finding”と呼んでいる「関数の根」デス。代表的なアルゴリズムはニュートン法ね。遥か半世紀くらい前に学校でやった遠い記憶。大丈夫か？

“ソフトな忘却力(93) SciPy.optimize で関数の根を求めるお勉強” 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「線形代数」、今回は「補間」です。補間する対象の数列は、前々回の「特殊関数」の中から選択。トビトビの値を補間してグラフを描いた上に、数値的に微分までしてしまおうと。意外と盛沢山？

“ソフトな忘却力(92) SciPy.interpolate で補間のお勉強” の続きを読む