近刊検索 デルタ

2019年8月22日発売

秀和システム

NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック

このエントリーをはてなブックマークに追加
内容紹介
NumPyはPythonで高速な配列計算の機能を提供し、SciPyはNumPyをもとに高水準な数値計算を行うライブラリです。本書は数値シミュレーションがはじめてのPython開発者に向けて、これらを使った数値計算の手法を解説する入門書です。サンプルコードを使って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なども解説します。
目次
第1章 NumPyとSciPy
1.1 NumPy
1.2 SciPy
1.3 開発環境

第2章 NumPyの基礎
2.1 ndarrayの基礎
2.2 ndarrayの生成
2.3 他データ構造とndarrayとの相互変換
2.4 ndarrayのメソッド
2.5 NumPyのndarray操作関数
2.6 NumPyの数学関数

第3章 線形代数(scipy.linalg)
3.1 連立1次方程式と逆行列
3.2 曲線フィッティング問題
3.3 固有値問題

第4章 微分積分と微分方程式(scipy.integrate)
4.1 微分および偏微分
4.2 数値積分
4.3 常微分方程式の初期値問題

第5章 最適化と根の探索(scipy.optimize)
5.1 最適化
5.2 根の探索

第6章 補間(scipy.interpolate)
6.1 補間とは
6.2 Nearest-neighbor法
6.3 Linear法
6.4 Cubic法
6.5 変数が2次元のデータの補間法

第7章 確率分布、統計(scipy.stats)
7.1 確率分布
7.2 仮説検定
7.3 一般化線形モデル(GLM;GeneralizedLinearModel)とその具体例【発展】

第8章 画像処理(sicpy.ndimage)
8.1 空間フィルタリング
8.2 周波数フィルタリング
8.3 幾何変換
8.4 モルフォロジー

第9章 NumPyライブラリAPI
9.1 NumPyライブラリ

第10章 scipy.integrateパッケージAPI
10.1 数値積分を行う機能
10.2 微分方程式の解を求める機能

第11章 scipy.interpolateパッケージAPI
11.1 scipy.interpolateパッケージ

第12章 scipy.linalgパッケージAPI
12.1 scipy.linalgパッケージ

第13章 scipy.ndimageパッケージAPI
13.1 空間フィルタリングの機能
13.2 周波数フィルタリングの機能
13.3 アフィン変換の機能
13.4 モルフォロジーの機能

第14章 scipy.optimizeパッケージAPI
14.1 scipy.optimizeパッケージ

第15章 scipy.statsパッケージAPI
15.1 scipy.statsパッケージ
著者略歴
松田康晴 長井隆 大川洋平 lib-arts(マツダヤスハル ナガイタカシ オオカワヨウヘイ リベラルアーツ)
松田康晴(1,5,6,11,14章を執筆) 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(2,9章を執筆) 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。以降、現在に至るまで数値計算・データ処理などにPythonを活用している。 lib-arts(@arts_lib)(3,7,12,15章を執筆) 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。 大川洋平(4,8,10,13,章を執筆) 2018年より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。

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを使用しています。

秀和システムの既刊から
丸の内龍太郎/著
橋本圭介當間英里子/著 當間英里子/著
NTTアドバンステクノロジ株式会社/監修 清水亮/著 枡田健吾/著 近江幸吉/著 仲井誠明/著 ほか
本日のピックアップ
金子書房:ダッレ・グラーヴェ 吉内一浩 山内敏正 サルティラーナ エル・ゴッチ ほか
丸善出版:日本健康心理学会 
経済産業調査会:井手久美子 
幸書房:小巻利章 白兼孝雄 

連載記事

発売してからどうです(仮)

>> もっと見る

※近刊検索デルタの書誌情報はopenBDのAPIを利用しています。