PythonでMatlabライクな環境を構築してみる その3
numpyのインストール・テストもそこそこにしたので次はSciPyを導入しましょう。
SciPyのOfficial: http://www.scipy.org/SciPy
SciPyのダウンロード先: https://sourceforge.net/projects/scipy/files/
NumciPy同様にWindowsの32ビット環境での導入なので,最新の安定版のバージョン0.8.0からPython2.6用のWin32のビルドを選んで導入した。
NumPy 0.8.0のWin32版 ダウンロード先: http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.8.0/scipy-0.8.0-win32-superpack-python2.6.exe/download
NumciPy同様にmsi形式のインストーラーはインストール後も取っておいた方がよい。アンインストール時に必要なので。インストールもpythonの導入先をC:\Pyton26から変えてない限りさくさくとNextを連打すればよい。
ではimportしてみましょう。
import scipy
エラーにならなかったらOKで試しに
dir(scipy)
としてインポートされた関数を確認してみるとだだだだっといろいろ出てくる。とりあえずMatlabでのrepmatにあたるSciPyのtileをつかって動作確認してみる。これに関してはnumpyのインポートなしでも動いた。
>>> from scipy import tileまあここまで出来たらとりあえずインストールは正常だったとおもわれる。
>>>a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> tile(a,(3,2))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6]])
NumPyの時と同じくMatlabユーザー向けのチュートリアルを参考にするとインポートはよくわからないけどnumpyも含めて
from numpy import *
import scipy as Sci
import scipy.linalg
のようにするのがおすすめらしい。
« PythonでMatlabライクな環境を構築してみる その2 | トップページ | PythonでMatlabライクな環境を構築してみる その4 »
「Python」カテゴリの記事
- Juliaやってみよう。五日目。Pythonと速度比較。(2017.08.01)
- Juliaやってみよう。四日目。@timeでプロファイリング(2017.07.16)
- Juliaやってみよう。一日目。GRでプロット。(2017.07.12)
- Juliaやってみよう。三日目。MATLABコードを翻訳してみる。(2017.07.15)
- Juliaやってみよう。二日目。Juliaのアップデート、IJulia(2017.07.13)
「パソコン・インターネット」カテゴリの記事
- Linux Mint 18.2でNoMachine 6をつかう。(2017.12.06)
- Cinnamonが死んだ。復旧。Mint 18.2(2017.12.05)
- Nokia 3買ったのでSamsung A3と比較。(2017.06.29)
- 古めの論文でテキスト選択がおかしい時の対処法(2017.09.08)
- SAS University EditionでJupyter Notebookしてみる。(2016.10.04)
トラックバック
この記事のトラックバックURL:
http://app.f.cocolog-nifty.com/t/trackback/1169291/37594991
この記事へのトラックバック一覧です: PythonでMatlabライクな環境を構築してみる その3:
« PythonでMatlabライクな環境を構築してみる その2 | トップページ | PythonでMatlabライクな環境を構築してみる その4 »
コメント