matplotlibの色々な図の一覧がこちら 図は描かれたものを改変するに限ります

1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算をなぞるでしょう、やはり。 すぐに必要になるのは、スクリプト→モジュール→パッケージの作り方(こちら) directoryのこと ここからデータファイルを"populations.txt"で保存して 読み込んだデータでプロットしてみる os.chd…

乱数は使うので、ちょっと確認 ライブラリはnumpyのnumpy.random 基本的な使い方(日本語)はこちら Mersenne-Twisterのようだ(こちらの最後のあたりに、"RandomState Container for the Mersenne Twister pseudo-random number generator."とある。また、こち…

SciPyサイト、その一つ奥こちら n次元アレイと線形代数などを扱うnumpy Fundamental scientific computingをするscipy 2Dプロットのためのmatplotlib 3Dプロットのためのmiyavi Symbolic mathのためのsympy データ解析用のpanda(Rとの比較) C/C++に書き換え…

numpy.linalgがそれ。でも、こちらの方がより実践的かも。 その構成は： Matrix and vector products Decompositions Matrix eigenvalues Norms and other numbers Solving equations and inverting matrices Exceptions Linear algebra on several matrices…

パイソンでnumpy,scipyを使って数値計算やシミュレーション、解析をするには、まず、numpyを使って、ベクトル・行列・アレイを自由に使う必要がある スカラー。整数と浮動小数点数とが区別されていることに注意 ※ 線形代数はnumpyのそれではなく、scipyのそ…

np.poly():根を与えると、それを根とする多項式の係数が返る。複素根もＯＫ。多項式係数と、変数値を与えて多項式関数値を返すのが、np.polyval() a = [-1,1] out =np.poly([-1,1]) out[0]*a[0]**2 + out[1]*a[0]**1 + out[2]*a[0]**0 # np.polyval(out,a[0]…

参考 a = [1,2,3,4,5] a[0] a[1] a[0:3] a = np.arange(5) アレイはこう作る a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) もう少し工夫。任意の形に変える d = [2,3,4] prod(d) sum(d) k = arange(prod(d)).reshape(…

Macでもやってみよう こちらを参考に こちらに sh ./install_superpack.sh と実行すればよい、というファイルがあるらしい とってきて、実行するには、XcodeというのをAppleStoreからとってくる必要があるらしい。AppleIDを使うのは久しぶりなので、ちょっと…

パイソンの準備 ダウンロードサイトからPython(x,y)-xxxx.exeを入手して(多少時間がかかります)、実行する(デフォルトの条件でOK、インストールも多少時間がかかります)→こちらをなぞりましょう。 コマンドラインでpipコマンドを使って、インストールできる…

動きを理解するコンピュータ 時空間表現の計算言語学作者: インダージート・マニ,ジェームズ・プステヨフスキー,小谷善行,藤本浩司出版社/メーカー: 日本評論社発売日: 2014/09/17メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 自然言語が行…

こちらで四元数離散フーリエ変換をやっている その中で多次元アレイで畳み込みも実施したい やってみる 多次元アレイとフィルタアレイを与えると、畳み込んでほしい 多次元アレイをフィルタの大きさに応じて値が0であるようなセルの縁取りをすることで拡大し…

パッケージonion 実数・虚数とも同様に扱われる install.packages("onion") library(onion) # 基本４要素 H1 Hi Hj Hk H1-1 Hi-1i Hi*Hj Hj*Hk Hk*Hi Hi*Hj*Hk > H1 [1] Re 1 i 0 j 0 k 0 > Hi [1] Re 0 i 1 j 0 k 0 > Hj [1] Re 0 i 0 j 1 k 0 > Hk [1] Re …

行列の指数関数というのがある 簡単に言うと、固有値を指数の肩に乗せて、それを固有ベクトルの行列でサンドイッチする exp.m <- function(A,n=1,eigen=FALSE){ # 固有値分解 eigen.out<-eigen(A) # P=V,P^{-1}=U V<-eigen.out[[2]] U<-solve(V) B<-diag(exp…

岩波書店さんの『行列と変換群』をRでなぞりながら読むための副読本 こちらに現れる予定 Rmdファイル --- title: "行列と変換群をRで" author: "ryamada" date: "Tuesday, December 09, 2014" output: html_document --- ## 実二次元ベクトルを扱う ### 基本…

この本はよい！ 行列・代数・複素数・四元数などについて大まかにわかった上で、それらの相互関係をギュッとまとめるのによいです キーポイント行列と変換群 (理工系数学のキーポイント (8))作者: 梁成吉出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 1996/11/25メディ…

昨日の記事で、四元数のフーリエ変換が有用そうであり、そのためにはクリフォード代数というものが出てくることがわかった というわけでクリフォード代数を確認する(こちら) クリフォード代数とは n次元のとき、という、いわゆる正規直交基底の単位ベクトル…

三次元の物体とその動きのシグナルをフーリエ変換でスペクトル分解しようとすると、座標の取り方に依存するのが気持ちがわるい 球体を扱って、球体表面に滑らかな凹凸を入れようとする場合なども球面調和関数の軸非対称性とかが気持ち悪い 四元数で扱うと、…

数論幾何というのがあるらしい こちらをへて pdfテキスト ぱらぱらめくれるかなぁ、と

こちらで任意次元ウェーブレット変換をやっている 空間について考えるとき、「縦軸と横軸をとって…」というやり方は、いかにも使いにくい。特定の基底を出発点にしているから ガボールフィルタと言うのがあって、生物(ヒト)の視覚処理モデルとして使われると…

昨日の記事で、まず、アレイの形が変わらないような関数をapply()を使って実行したときの、アレイの形の変化を抑える話をするために、アレイの転置について書いた 今日は、それを応用して、arrayにapply()をかけて、アレイの形そのままに出す方法 これによっ…

転置する アレイの各軸の要素数を使った「任意digit進法」みたいなもの # Aはアレイ # vは、アレイの軸の順番の変更を指示する順列ベクトル my.t.array <- function(A,v){ # アレイをベクトル化する A.v <- c(A) # アレイの各要素の「番地」を作る p <- list…

資料 EZWの名前の由来 Wavelet transformsを使う(Wavelets のＷ) Progressive encodingと呼ばれる。それは、粗い圧縮から細かい圧縮へと連続的に変化させられることを指す。bitの列に変換し、そのbit列の桁数のどこで止めても良い。Embedded encodingとも言…

病理スライド標本を作るときに、組織染色をするのはどうしてだろうか 『よく見える』ようにするため では、『よく見える』というのはどういうことなのだろう 輪郭がくっきりしていること、だろうか 輪郭がくっきりしている、ということを、ランダムフィール…

二次元のアメーバ運動っていうのは、球面上のランダムフィールドのある他ｋさ平面での切り口としてパラメタライズすることができるのではないだろうか… それができれば、次元を一般化することも、たぶん容易だろう でも、それをやるくらいだったら、自身の荷…

先行本についてはこちら テキストはこちら 目次(未完なので、Part II までしかない！) Part 0 0 Preface 1 Introduction Part I The Underlying Theory 2 Random Fields 3 Geometry Part II Quantifiable Properties 4 The Expected Euler Characteristic 5 …