python
OpenCVとは OpenCVのインストール(Ubuntu)(Anacondaを入れて…だったら:こちら) 簡単写経用 マーチングキューブする PyMCubes anacondaを使うときは、その環境にインストールする必要があるのでこちら git clone https://github.com/pmneila/PyMCubes cd PyM…
OpenCVのためにnumpyの使い方調べの参照先を決める こちら
こちらのkindleRコードをなぞってみる R notebookではpythonも使える(pythonが普通に動いている環境で〜Windowsとかだと特別な設定が必要、Linuxだと不要 LinuxのRにrglをインストールするときのトラブルメモ→こちら n <- 10 x <- sample(1:3,n,replace=TRUE…
ライブラリ・モジュール、その読み込み import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt import pyshtools as sh from sympy.physics.quantum.cg import CG,cg_simp from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from scipy.spatial im…
# coding: utf-8 # In[333]: import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt import pyshtools as sh from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from scipy.spatial import Delaunay import math import collections # 多値返却の…
こちら import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.tri as mtri from scipy.spatial import Delaunay # u, v are parameterisation variables u = np.array([0,0,0.5,1,1]) v = np.arr…
Virtualboxを入れる。ダウンロードして実行するだけ。デフォルトでまわす(こちら) 日本語版、Virtualbox用(仮想ハードディスクイメージ)のUbuntu-remixをダウンロードして展開する(こちら) こちらを参考にVirtualboxで新規の環境作成をする。仮想マシンに仮…
pythonでは、hoge.pyというパイソンのファイルを読み込むことができる(importすることができる)。そうすることで、hoge.pyの中のオブジェクトや定義関数を使えるようになる 複数のモジュールファイルをディレクトリに納め、それを一括して扱いたいときは、デ…
クラスを作る? クラスの作りを理解するには、pythonではすべてがオブジェクトであって、objectクラスを継承している、ということを知ることが大事(こちら) pythonでは、すべてがオブジェクト すべてのクラスは、objectクラスを大元とした継承構成になってい…
ひさしぶりにとほほさんのお世話になる(こちら) ベクトル演算 n = 4 a = range(1,n+1) a = 1:n import math math.exp(reduce(add,[math.log(x) for x in a])) map(math.exp,(map(log,a))) math.factorial(a[-1]) ライブラリ・パッケージの関数 # library(mat…
Windows7のデスクトップが新しくなった python(2.7系)を入れてみる pythonをダウンロードしてインストール(こちら)。パスを通す設定でインストール ipythonをインストール pip install ipython Jupyterをインストール(こちら) Chromeのプロキシでローカルは…
Jupyter notebookをUbuntuで使ってみる インストール
pythonをRstudioで使うためにはRnotebookを使わないとだめかと思いましたが(こちら)、Rmarkdownで行けるようです こちらを真似してやってみる --- title: "pythontest" author: "ryamada" date: "2016年10月15日" output: html_document: default pdf_docume…
ipython notebookでは、記載の単位をCellと言う Cellにはタイプがあって、Code(python のコード)、Markdown、Heading1,2…などがあるので、それを選ぶことで、最終的な見てくれを操作できる Markdownなのでその記法を使えば、数式Texなども入れられる Cellの…
昨日の記事は、scikit-learnをべたにやろうかと思ったその書きかけ しばらくやったら、たくさんありすぎることと、まあ、コピペすれば動くじゃない!ということでやる気がなくなる が、そうは言っても手を動かすことは慣れるために必要 ただし、Exampleは読…
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/classification/plot_classifier_comparison.html # Code source: Gaël Varoquaux # Andreas Müller # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause # 色々importする # …
7.1 Prediction Latency 7.2 Prediction Throughput 7.3 Tips and Tricks
6.1 Scaling with Instances using Out-of-core Learning
5.1 General Dataset API 5.2 Toy Datasets 5.3 Sample Images 5.4 Sample Generators 5.5 Datasets in Svmlight/libsvm format 5.6 The Olivetti Faces Dataset 5.7 The 20 Newsgroups Text Dataset 5.8 Downloading Datasets from the mldata.org Reposito…
4.1 Pipeline and Feature Union: Combining Estimators 4.2 Feature Extraction 4.3 Preprocessing Data 4.4 Unsupervised Dimensionality Reduction 4.5 Random Projection 4.6 Kernel Approximation 4.7 Pairwise Metrices, Affinities and Kernels 4.8 T…
3.1 Cross-validation: Evaluating Estimator Performance 3.2 Grid Search: Searching for Estimator Parameters 3.3 Model Evaluation: Quantifying the Quality of Predictions 3.4 Model Persistence 3.5 Validation Curves: Plotting Scores to Evaluate…
2.1 Gaussian Mixture Models 2.2 Manifold Learning 2.3 Clustering 2.4 Biclustering 2.5 Decomposing Signals in Components (Matrix Factorization Problems) 2.6 Covariance Estimation 2.7 Novelty and Outlier Detection 2.8 Density Estimation 2.9 …
1.1 Generalized Linear Models 1.1.1 普通の線形回帰 from sklearn import linear_model clf = linear_model.LinearRegression() x = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]] y = [0, 1, 2] clf.fit (x, y) clf.coef_ clf.intercept_ xは二次元アレイ、yは一次元アレイ。…
昨日の記事でpythonのscikit-learnをいじってみた 今日はUser_guideをぱらぱらめくってみる まず、目次 1. Supervised learning 2. Unsupervised learning 3. Model selection and evaluation 4. Dataset transformations 5. Dataset loading utilities 6. S…
昨日の記事でpython(x,y)をWindows 7に入れた さて(Rよりpythonの方が楽と思われる)機械学習をやってみる scikit-learnモジュールのサイト pip install scikit-learn としてモジュールをインストールした後、python(x,y)にExamplesのサンプルを張り付けてみ…
久しぶりにWindows7でpython(x,y)を使おうと思ったらうまく行かなかったので、再インストールをすることにした こちらにあるような感じでやればよいのだが、なんらかのpythonが残っていると、インストール作業の冒頭で、削除してからインストールせよと言わ…
こちらに従ってsudo pip install を続ける $ ipython notebook とすると、html画面が現れる あとは、ここのコマンドを一塊ずつ、コピペすると、偏微分シミュレーションの終了
from graphillion import GraphSet import pickle from itertools import chain import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # ユニバースの要素数nに # [(1,2),(2,3),...,(n-1,n)]というユニバースとする n = 50 universe = [] for i in range(…
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こちらにも書いた通り、三角化した後、その外接中心を取ることは便利 外接中心をさらっと線形代数処理で出すには、こちらのpydecのそれがよい Barycentric coordinateで出してそのあと通常座標にすればよい それをRで書き換えると: my.circ.center.bary <- …