NumPyによる高速な数値計算の実現
NumPyの高速処理能力を理解する
配列の属性（形状・データ型）の把握
基本的な配列操作の実装
正規分布を用いた乱数生成の応用
論理演算の配列処理
統計関数の活用
配列間の要素ごとの演算
一、NumPyの特徴
NumPy（Numerical Python）は、多次元配列を高速に処理するためのオープンソースライブラリです。Python標準のリスト処理と比べて、数値計算の効率性に優れています ...
7月21日 00:51 投稿
IPythonの効率的な利用のためのテクニック集
IPythonの基本操作
IPythonは、データ分析や科学計算、プロトタイプ開発に最適なインタラクティブなPython環境です。この記事では、その強力な機能を最大限に活用するための便利なテクニックを紹介します。
1.1 起動と終了
ターミナルで以下のコマンドを実行してIPythonを起動します。
ipython
終了するには、以下のコマンドのいずれかを使用します。
exit
# または
quit
...
7月20日 19:34 投稿
複雑な導出作業を卒業：PaddlePaddleの高階微分と科学計算完全ガイド
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【無料ダウンロードリンク】Paddle PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice（『飛槳』コアフレームワーク、ディープラーニング＆マシンラーニングの高性能単機、分散学習およびクロスプラットフォーム展開）プロジェクトアドレス: https://gitcode.c ...
6月26日 16:45 投稿