SJE/2015/ex02
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開始行:
*SJE2015 ex02 [#sf604516]
**課題A [#neb0cc01]
はじめての Python + NumPy
***課題A-1 [#a6b432ee]
NumPy とは何か，ウェブで検索するなどして調べなさい．
***課題A-2 [#v39c8d44]
次のプログラムを実行して，何が起こっているか考えなさい．...
#pre{{
import numpy as np
A = np.array( [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ] ] )
print A
print A.shape, A.dtype
print
B = np.array( [ [ 1, 2, np.pi ], [ 4, 5, 6 ] ] )
print B
print B.shape, B.dtype
print
A[0,1] = np.exp(1)
B[0,1] = np.exp(1)
print A
print B
print
C = A + B
print C, C.shape, C.dtype
print
vec = np.arange( 1, 21 )
print vec, vec.shape, vec.dtype
print
mat = np.reshape( vec, ( 4, 5 ) )
print mat, mat.shape
print
print mat.T, mat.T.shape
print
mat[1, 1] *= 111
print mat
print vec
print
X = mat[:2,2:4]
print X
print
Y = X - 2
print Y
Z = X * Y
print Z
Z = np.dot( X, Y )
print Z
}}
***課題A-3 [#t0ff376f]
np.ones, np.zeros について調べなさい．また，ipython で
In [1]: help(np.ones)
としてヘルプを出し（終了は less と同じでアルファベットのq...
**課題B [#x144efbc]
NumPy と自分の頭を対決させてみよう．
[[Vision/2015/report1]]の問2をやりなさい．1.は手計算で，2...
固有値固有ベクトルの計算は，np.linalg.eig を使えばよい．
使い方などは調べてみよう．
**課題C [#cfbf0c73]
行列の積の計算でC言語と対決させてみよう．
***C言語のプログラム [#o973518a]
こちらから入手しましょう https://gist.github.com/takataka...
コンパイルの仕方
$ cc matrix.c -o matrix
または
$ cc -O3 matrix.c -o matrix
後者の最初のオプションはアルファベット大文字のオー．これ...
実行の仕方
$ time ./matrix 1000
行列の大きさを適当にかえて実行し，結果をテキストファイル...
後日グラフを描いてみるのに使います．
***Python + NumPy のプログラム [#na9662df]
こちらから入手しましょう
https://gist.github.com/takatakamanbou/14391b6e42632215c7da
実行の仕方
$ time python matrix.py 1000
または ipython 上で
In [1]: %time %run matrix.py 1000
C言語の場合と同様に，いろいろ実験して結果をテキストファイ...
終了行:
*SJE2015 ex02 [#sf604516]
**課題A [#neb0cc01]
はじめての Python + NumPy
***課題A-1 [#a6b432ee]
NumPy とは何か，ウェブで検索するなどして調べなさい．
***課題A-2 [#v39c8d44]
次のプログラムを実行して，何が起こっているか考えなさい．...
#pre{{
import numpy as np
A = np.array( [ [ 1, 2, 3 ], [ 4, 5, 6 ] ] )
print A
print A.shape, A.dtype
print
B = np.array( [ [ 1, 2, np.pi ], [ 4, 5, 6 ] ] )
print B
print B.shape, B.dtype
print
A[0,1] = np.exp(1)
B[0,1] = np.exp(1)
print A
print B
print
C = A + B
print C, C.shape, C.dtype
print
vec = np.arange( 1, 21 )
print vec, vec.shape, vec.dtype
print
mat = np.reshape( vec, ( 4, 5 ) )
print mat, mat.shape
print
print mat.T, mat.T.shape
print
mat[1, 1] *= 111
print mat
print vec
print
X = mat[:2,2:4]
print X
print
Y = X - 2
print Y
Z = X * Y
print Z
Z = np.dot( X, Y )
print Z
}}
***課題A-3 [#t0ff376f]
np.ones, np.zeros について調べなさい．また，ipython で
In [1]: help(np.ones)
としてヘルプを出し（終了は less と同じでアルファベットのq...
**課題B [#x144efbc]
NumPy と自分の頭を対決させてみよう．
[[Vision/2015/report1]]の問2をやりなさい．1.は手計算で，2...
固有値固有ベクトルの計算は，np.linalg.eig を使えばよい．
使い方などは調べてみよう．
**課題C [#cfbf0c73]
行列の積の計算でC言語と対決させてみよう．
***C言語のプログラム [#o973518a]
こちらから入手しましょう https://gist.github.com/takataka...
コンパイルの仕方
$ cc matrix.c -o matrix
または
$ cc -O3 matrix.c -o matrix
後者の最初のオプションはアルファベット大文字のオー．これ...
実行の仕方
$ time ./matrix 1000
行列の大きさを適当にかえて実行し，結果をテキストファイル...
後日グラフを描いてみるのに使います．
***Python + NumPy のプログラム [#na9662df]
こちらから入手しましょう
https://gist.github.com/takatakamanbou/14391b6e42632215c7da
実行の仕方
$ time python matrix.py 1000
または ipython 上で
In [1]: %time %run matrix.py 1000
C言語の場合と同様に，いろいろ実験して結果をテキストファイ...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/blackuni3-80x80.png "[PukiWiki]")
