Pythonライブラリ定番セレクション
NumPy & SciPy数値計算実装ハンドブック

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  • サイズ A5判/ページ数 453p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784798055442
  • NDC分類 418.1
  • Cコード C3055

内容説明

NumPyはPythonで高速な配列計算機能を提供し、SciPyはNumPyを元に高水準な数値計算を行うライブラリです。数値シミュレーションが初めてのPythonユーザーに、これらを使った数値計算の手法を紹介する入門書です。数値計算の基礎から数値計算のアルゴリズム、SciPyを使わない実装例、使用頻度が高いAPIも紹介します。

目次

NumPyとSciPy
NumPyの基礎
線形代数(scipy.linalg)
微分積分と微分方程式(scipy.integrate)
最適化と根の探索(scipy.optimize)
補間(scipy.interpolate)
確率分布、統計(scipy.stats)
画像処理(sicpy.ndimage)
NumPyライブラリAPI
scipy.integrateパッケージAPI
scipy.interpolateパッケージAPI
scipy.linalgパッケージAPI
scipy.ndimageパッケージAPI
scipy.optimizeパッケージAPI
scipy.statsパッケージAPI

著者等紹介

松田康晴[マツダヤスハル]
東京都立大学理学部物理学科卒業。2009年より精密機器メーカで電子写真のプロセス設計に従事し、2018年より主に深層学習を用いた画像認識システムの開発業務に携わっている

長井隆[ナガイタカシ]
早稲田大学物理学及応用物理学専攻修士卒。2016年より半導体メーカにて製品開発・回路設計職に従事。大学時代に数理最適化アルゴリズムを活用したデバイス設計を研究

大川洋平[オオカワヨウヘイ]
2006年から微細加工エンジニアとして、電子ビームリソグラフィのプロセス技術開発とプロセスシミュレータの開発を行う。2018年にロボットエンジニアに転職。機械学習を使ったロボット制御に取り組んでいる

lib‐arts[LIBARTS]
東京大学工学部卒。応用系の数学に強く、データ分析や機械学習関連のプロジェクトに数多く携わる。ブログを運営しており、固定読者も多い(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

yyhhyy

1
よく使いそうなところのドリル2020/08/30

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