著者紹介

内容

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