Python 学習:SciPy.Array

2015-07-06 :  PCクリニック

本文の前に、
-・・・ -・-
現時点での blogramのランクインカテゴリは、
6、1、1、0、0、 1、0、0、0、0(41)で、換算ポイント 75pt 。
3日前「化学業界」「グルコサミン」「FM COCOLO」「Firefox」bg値若干アップ。
一昨日朝方「Firefox」一気に6位にダウンし、
昨日朝方5位にアップだが、今朝方6位にダウン。
その他は「グルコサミン」でbg値若干ダウン/アップ。
「C言語」「Perl」「Python」では全く変化無かった。
・-・ - -・

さて、本文。


別件ですが、検索していたら、・・・・・

「ナンクル力学系」ブログ?の記事:「scipy.arrayで部分行列
を見つけた。

  pythonの科学計算用ライブラリscipyの
  arrayの使い方が忘れやすいのでメモ.

  scipy.arrayを使って行列から部分行列にアクセスする時には,

  ・array[ 行開始:行終了, 列開始:列終了 ]
    または
  ・array[ 行開始:行終了 ][ 列開始:列終了 ]
    ※ だたし,例えばarray[:][0:1]としても列ベクトルは取れない
   (array[:,0:1]なら大丈夫)ので,前者にそろえるのが良いと思います.

  とします.省略可能なのは,

  ・開始の0
  ・終了が行か列の最後

  ・・・・・
  ・・・・・


これまでの学習では、
Python での配列(Array)については、
当ブログ内「Python Array」検索結果の如く多数書いているが、
Python言語の“リスト”か、「NumPy」の配列(Numpy.ndarray) しか知らなかった。

「SciPy」にもあったんダ。

そこで、「SciPy Array」で検索したら、
scipy array tip sheet
を見つけた。

  Arrays are the central datatype introduced in the SciPy package.
   (The same array objects are accessible
   within the NumPy package, which is a subset of SciPy.
  For consistency, we will simplify refer to to SciPy,
   although some of the online documentation
   makes reference to NumPy.
  And technically, array objects are of type ndarray,
   which stands for "n-dimensional array".)
  The array interface is accessible by importing the scipy module:
   import scipy.
  Arrays are similar in some respects to Python lists,
   but are multidimensional, homogeneous in type,
   and support compact and efficient array-level manipulations.
  Documentation can be found online
   at www.scipy.org/Documentation,
   which also includes links to NumPy Examples
   (sample usage for many functions)
   and NumPy for MATLAB Users, if you're so inclined.

==

  配列は、SciPy パッケージで導入された中央のデータ型です。
  (同じ配列オブジェクト、SciPy のサブセットである
   NumPy パッケージ内でアクセスできます。
  一貫性を保つのために我々 が簡略化 NumPy への参照は、
  いくつかのオンライン ドキュメント SciPy、するを参照してください。
  技術的には、配列オブジェクトが型 ndarray「n 次元配列」の略)。
  Scipy モジュールをインポートすることによって配列の
  インターフェイスがアクセス: scipy をインポートします。
  配列は、Python のリストにいくつかの点で類似しているが、
  多次元のタイプでは、均質なコンパクトで効率的な
  アレイレベル操作をサポートします。
  傾斜している場合も MATLAB のユーザー、NumPy や NumPy 例
   (多くの関数の使用例) へのリンクが含まれて
  www.scipy.org/Documentation で
  オンラインドキュメントを見つけることが。


そうなんだ、
「NumPy」パッケージは「SciPy」のサブセットであって、
“SciPy の Array”は、“Numpy の Array”でアクセス出来る。


これが本来の話し。・・・・・ このページは必携ですね。


本日はここまで。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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