SciPy

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aoi-shogiの開発ブログ•10日前

secretsのカイ二乗検定

Pythonには、randomとsecretsという乱数を生成するライブラリがあります(どちらも標準ライブラリです)。 randomはMT(メルセンヌ・ツイスタ)を、secretsはOSが提供している乱数生成器(WindowsならBCryptGenRandom())を使用しています。 randomはシュミレーション用で、secretsは暗号化など暗号論的に安全な乱数が必要な場合(暗号化など)に使います。secretsはrandomより均一にばらまかれているのか「カイ二乗検定」を使って検証してみました。カイ二乗検定の説明はwikipedia:カイ二乗検定にあります。詳細ピアソンのカイ二乗検…

#Python#乱数#仮説検定#カイ二乗検定#統計学#SciPy

ネットで話題

118ブックマーク Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert.

www.ike-dyn.ritsumei.ac.jp

105ブックマーク Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert.

www.turbare.net

91ブックマーク SciPy - SciPy.org SciPy provides algorithms for optimization, integration, interpolation, eigenvalue problems, algebraic equations, differential equations, statistics and many other classes of problems.

scipy.org

67ブックマーク Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert. Release: ...

scipy-lectures.org

53ブックマーク 1.4. Matplotlib: 作図 — Scipy lecture notes

www.turbare.net

53ブックマーク第2回 Tokyo.SciPy で「数式を numpy に落としこむコツ」を発表してきました - 木曜不足

shuyo.hatenablog.com

43ブックマークプログラマーじゃない人が始める人工知能: ScipyとMatplotlibを使ってデータの近似モデルを構築する - WEIRD

ktadaki.hatenablog.com

40ブックマーク 1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算 — Scipy lecture notes

www.turbare.net

28ブックマーク 1. 科学技術計算のために Python を始めよう。 — Scipy lecture notes 1. 科学技術計算のために Python を始めよう。¶ Scipy lecture notes のこの部は科学のために Python を使うのに必要となる、言語自身の内容から数値計算や作図など、全てを含んだ導入となっています。

www.turbare.net

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Bus errorとSegmentation faultに困ったら見るブログ•19日前

【matplotlib】でヒストグラム+フィッティングのメモ + ガウス分布でフィット

(2018/07/25 過去記事) ヒストグラムを書く ■ 参考 : [Python]Matplotlibでヒストグラムを描画する方法フィッティング関連 pythonでのfittingには scipy.optimize.curve_fit を用いる■ 参考 : SciPyフィッティング (fitting) ■ 参考 : scipy.optimize.curve_fit によると、フィッティングの結果、共分散行列が得られるこの行列の対角成分はそれぞれのパラメーターの分散、標準偏差を表すサンプルコード popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata) po…

#matplotlib

Bus errorとSegmentation faultに困ったら見るブログ•2ヶ月前

【python3, scipy】データを線形補間する

とりあえず補間ならなんでもいいけど、スプライン補間とかではなくてできるだけシンプルなのでOKなので線形補間■ 参考 : Scipy.interpolate を使った様々な補間法コード例 from scipy import interpolate # to interpolate x_out = np.linspace(min(x_in), max(x_in), n_samples) fit_curve = interpolate.interp1d(x_in, y_in) y_out = fit_curve(x_out) x_inとy_inというデータがあるとするそれをx_inの最小値から最…

Bus errorとSegmentation faultに困ったら見るブログ•2ヶ月前

【scipy】でSOS形式のIIRフィルターの周波数応答を見たい

IIRフィルターについてはscipyのドキュメントが詳しいのでそちらを一読がおすすめ■ 参考 : Signal Processing with SciPy: Linear Filters(Warren Weckesser)IIRフィルターには3つの表し方の形式がある・伝達関数・zero, pole, gain(ZPK方式) ・second order sections (SOS形式)最近までSOS形式のことをSOSフィルターだと思ってたけど、これはフィルターではないっぽい使うのはscipyのsosfreqs これで、SOS形式の周波数応答が書ける■ 参考 : scipy.signal.so…

#matplotlib

はんなりポッドキャストWEB•2ヶ月前

28. バリューのある雑談 Guest: Tetsuo Koyama(@tkoyama010)

valuable chat はんなりポッドキャスト28回は、PyVistaのコミッター、NumFocusボードメンバー、Scipy Conference チュートリアルCo-Chair、ScipyDataの仕掛人のTetsuo Koyamaさん @tkoyama010 にゲストに来ていただき、OSS、カンファレンス、社会、ビジネスについて話しました。 spotifycreators-web.app.link ホスト自己紹介 Ogawa Hideyuki @OgawaHideyuki https://x.com/OgawaHideyuki Kozo Nishida @kozo2 https://…

#pyvista

あれやこれや•1年前

Python: 二項分布とポアソン分布の確率の計算

scipy を使うことで、二項分布の確率を計算できる。ちなみに、二項分布は英語で "binomial distribution" という。 pmf は、"Probability mass function" で、日本語に訳すと、"確率質量関数" である。二項分布の確率の計算 from scipy.stats import binom n = 200 p = 5/1000 k = 1 binom.pmf(k, n, p) ポアソン分布の確率の計算 from scipy.stats import poisson n = 200 p = 5/1000 k = 1 lmd = n * p pois…

#Python#SciPy

The Negligible Lab•2年前

Pythonによる車輪形倒立振子の線形化と最適レギュレータ

はじめに P計画 Pythonの数式処理ライブラリSymPyには力学系を取り扱うためのsympy.physics.mechanicsというモジュールがあります（以降，“SymPy Mechanics”とも呼びます）。本ブログでは前回，このSymPy Mechanicsの仕組みを活用して車輪形倒立振子の運動方程式を導出しました。前回の最後に「次回はシミュレーションとアニメーションを扱う」と宣言していましたが，やはり，(i) 線形制御理論を活用した制御設計のためには線形化による状態空間モデルが必須であるとの思いから，また，(ii) SymPy Mechanicsには運動方程式を線形化する仕組みも…

#制御工学#倒立振子#Python#SymPy#SciPy#シミュレーション#アニメーション

The Negligible Lab•2年前

Pythonによる車輪形倒立振子の運動方程式の導出

はじめに P計画前々回，前回にて台車形倒立振子の運動方程式を導出し，シミュレーション，アニメーション，線形化，最適レギュレータの作り方について書き散らして参りました。本記事以後，いよいよ台車形から車輪形の倒立振子に歩みを進め，運動方程式の導出，シミュレーション，アニメーションについて書いていきます。ただし本記事では紙面（？）の都合上，SymPyにおいて力学系をシステマティックに取り扱うsympy.physics.mechanicsというモジュールを用いた運動方程式の導出に焦点を当て，シミュレーションとアニメーションは次回に譲りたいと思います。まだまだシミュレーションでしかありませんが，ここ…

#制御工学#倒立振子#運動方程式#Python#SymPy#SciPy#シミュレーション#アニメーション

The Negligible Lab•2年前

Pythonによる台車形倒立振子の線形化と最適レギュレータ

はじめに P計画: 倒立振子の思ひ出筆者のメインPCは11年物のSandy Bridge (Intel Core i7-2600K)を使用した骨董品です。そのHDDの奥底から，はるか昔の実験レポートが出土しました*1。今でも図1のようにMicrosoft Wordで開くことができます。図1: はるか昔の実験レポートの表紙と最初のページそう，筆者は過去に台車形倒立振子を触ったことがあったのでした。読み返してみると，非線形な運動方程式としてのシミュレーションはしておらず，ほぼいきなり線形化したモデルから始まっていました。ベルト駆動の台車をガタガタさせながら，鉄の棒を倒立させていたことを懐かし…

#倒立振子#制御工学##Pyton#SciPy#可視化

ari23の研究ノート•2年前

ディジタル信号処理｜SOS型IIRフィルタ

ScipyでIIRフィルタを設計すると、SOS型というものが出てきます。今回はこのSOS型IIRフィルタについて整理します🐜 IIRフィルタのおさらい SOS型とは SOSの安定性開発環境サンプルプログラム解説おわりに参考文献 IIRフィルタのおさらい SOS型の説明の前に、一度IIRフィルタを復習します。 IIRフィルタとは、比較的低い次数で急峻な振幅特性が得られますが、フィルタを通すと発散してしまう不安定性をもつ可能性があることが特徴です。ところで、IIRフィルタを差分方程式で書くと次の通りです。1 を導入し、式変形します。の符号を入れ替えて置き直します。（からとなっているこ…

#ディジタル信号処理#IIRフィルタ#Python