WindowsにPython3系とnumpy・scipyをインストールする方法（2/3 ライブラリ編） - Masato's IT Library
WindowsにPython 3系統（記事作成時点で3.6.1が最新）と，データ分析等でよく使用するnumpyやscipyといったライブラリをインストールする方法，そして，Visual Studioとの連携の仕方などをまとめました． 本記事は第2回 Pythonライブラリのインストール編です． （1/3）Pythonインストール編 （3/3）Visual Studio 連携編 pipのアップデート 第1回のPython実行環境のインストールに続いて，各種ライブラリのインストールを行います． その前に，Pythonのパッケージマネージャ（Linuxでいうaptやyumのようなもの）のアップデートを行っておきます． 管理者コマンドプロンプトもしくは管理者PowerShellを開きます． Windows 8以降の場合は，タスクバーのWindowsボタンを右クリック（もしくはWindowsキー+X
NumPy 配列の基礎 — 機械学習の Python との出会い
NumPy 配列の基礎¶ ここでは，NumPy で最も重要なクラスである np.ndarray について， 本チュートリアルの方針 の方針に従い，最低限必要な予備知識について説明します． np.ndarray は， N-d Array すなわち，N次元配列を扱うためのクラスです． NumPy を使わない場合， Python ではこうしたN次元配列を表現するには，多重のリストが利用されます． np.ndarray と多重リストには以下のような違いがあります． 多重リストはリンクでセルを結合した形式でメモリ上に保持されますが， np.ndarray は C や Fortran の配列と同様にメモリの連続領域上に保持されます． そのため，多重リストは動的に変更可能ですが， np.ndarray の形状変更には全体の削除・再生成が必要になります． 多重リストはリスト内でその要素の型が異なることが許
【Python】行列演算 - Qiita
機械学習を理解する過程で使った行列演算をまとめる。 随時更新します。 足し算 各要素ごとに和を取る。Pythonでは + 演算子で計算できる。 \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 6 & 8 \\ 10 & 12 \end{pmatrix} import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print(a+b)
線形代数学の応用：CG・画像処理（拡大縮小・反転、回転、せん断）について | 趣味の大学数学
どうも、木村（@kimu3_slime）です。 今回は、CG・画像処理には、行列による変換、線形代数学が応用されている話をしたいと思います。Pythonによるプログラム例つきなので、感覚的に理解しやすいと思います。 画像＝点の集まり今回題材にするのは、次の画像です。 この画像は、コンピュータ上でどういう情報として保存されているのでしょうか？ これはピクセルと呼ばれる細かい粒から構成されています。拡大された画像を見てみましょう。 このように、平面が縦横の細かいメッシュによって区切られています。ピクセルのひとつひとつには、色情報が割り当てられています。例えば、青・緑・赤＝\((200, 245, 95)\)といったように、3つの数字の組、すなわち3次元ベクトルとして表されます。\((255, 0, 0)\)なら真っ青、\((0, 0, 0)\)は黒、\((255, 255, 255)\)は白で
画像処理を始めよう -行列の基礎- - プログラムdeタマゴ
さて、どれほど根性続くかわからないけど、いままでブログに書いてきた簡単な画像処理の話じゃなくて、もっと専門的な画像処理の話を書いていこうと思う。というのも、私来年から画像処理屋じゃなくなる予定なので、今のうちにまとめとかないとわからなくなる可能性大なのよね。 画像と行列 何から書き始めようかと思ったけど、とりあえず行列の話から。画像処理において、行列は非常に大事です。画像はコンピュータ上では行列として扱っていますからね。 連続空間において色や輝度値の関数がf(x,y)と与えられたとき、計算機上で扱う画像はI(x,y)=f(ax,ay) (x,yは自然数、aは正の定数）となります。aはサンプリングレートの逆数です。サンプリングレートあたりの話は過去に何度か書いたので省略します。このIが行列として表されるわけですね。 行列の固有値と固有ベクトル 線形代数で習うあれ。私は当時はなんか問題解けと言
Python, NumPyで行列の演算（逆行列、行列式、固有値など） | note.nkmk.me
Pythonで行列の演算を行うにはNumPyを使うと便利。 Python標準のリスト型でも2次元配列（リストのリスト）を実現できるが、NumPyを使うと行列の積や逆行列、行列式、固有値などを簡単に算出できる。 NumPyには汎用的な多次元配列のクラスnumpy.ndarrayと、行列（2次元配列）に特化したクラスnumpy.matrixがある。 numpy.ndarray — NumPy v1.13 Manual numpy.matrix — NumPy v1.13 Manual ndarrayでもmatrixでも行列（2次元配列）の演算（行列の積、逆行列など）が可能だが、matrixを使ったほうがコードを簡潔に書けるようになっている。 行列の積や逆行列を頻繁に計算する場合はmatrixのほうが記述が楽かもしれないが、そうでなければ特にmatrixを使う必要はない。 なお、最大値や最小値を
【Python/NumPy】カラー画像データをRGBからBGRへ変換
カラー画像データは各データが8bit(0~255の256諧調)のR, G, Bの要素からなる24bitカラー画像や、さらに透過率(A)を追加しR, G, B, Aの要素からなる32bitカラー画像があります。 Pythonでは、このカラー画像のデータの並びが使用するモジュールによって異なり、PillowではRGB や RGBA の並びとなり、NumPyのndarrayで画像データを管理しているOpenCVでは BGR や BGRA の並びとなっています。 つまり、カラー画像をPillowとOpenCV間で変換する場合、画像データの並びも RGB⇔BGRやRGBA⇔BGRA と変換する必要があります。 これを間違うと、RとBが入れ替わった状態となるため、下図のように変な画像になってしまいます。 （正しい画像データの並び） (間違った画像データの並び)
Pythonの数値計算ライブラリ「NumPy」をRubyで動かす
こんにちは。 GMOアドマーケティングの石丸です。 以前こちらのブログで「OpenCVをRubyで動かす方法」について紹介させていただきました。 こんにちは。GMOアドマーケティング、16新卒エンジニアのT.Iです。今年4月に入社し、配属後の7月からは主にRuby on Railsを使った開発を行っていますが、学生の頃は画像処理プログラミングを行っていたため、今回はこれまでの経験を活かしてRubyとOpenCVを活用した基本的な画像処理プログラミングを紹介致します。OpenCVとは？OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は1998年にIntelが開発を始め、その後Willow GarageやItseezに開発が引き継がれている無償のオープンソース映像／画像処理ライブラリ集。BSDライセンスで配布さ... 今回は「◯◯をRubyで動かすシリーズ
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
超簡単！Pythonを使って中学・高校レベルの数学問題を解いてみた - paiza times
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
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matplotlibの色覚異常向け設定 - Qiita
【Python初心者】Numpyを使って行列計算の使い方をまとめる。｜宇宙に入ったカマキリ
とらりもん - python入門: 13. 行列をいじってみよう!