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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

NumPy & SciPy数値計算実装ハンドブック　数値シミュレーション入門者のための 　(Pythonライブラリ定番セレクション)

著者名 松田康晴／著 長井隆／著 大川洋平／著
出版者 秀和システム
出版年月 2019.9
請求記号 418/00053/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237469036一般和書２階開架自然・工学在庫 

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書誌詳細

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請求記号 418/00053/
書名 NumPy & SciPy数値計算実装ハンドブック　数値シミュレーション入門者のための 　(Pythonライブラリ定番セレクション)
著者名 松田康晴／著 　 長井隆／著 　 大川洋平／著
出版者 秀和システム
出版年月 2019.9
ページ数 453p
大きさ 21cm
シリーズ名 Pythonライブラリ定番セレクション
ISBN 978-4-7980-5544-2
一般注記 Jupyter Notebook対応
分類 4181
一般件名 数値計算-データ処理
書誌種別 一般和書
内容紹介 NumPyとSciPyを使ってPythonで数値計算を行う方法を解説する。最適化計算、数値積分、補間、画像処理を実例で学べるテキスト。サンプルコードはダウンロード可能。Jupyter Notebook対応。
書誌・年譜・年表 文献:p447
タイトルコード 1001910050785

要旨 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
著者情報 松田 康晴
　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(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)
長井 隆
　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(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)
大川 洋平
　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(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)
ｌｉｂ‐ａｒｔｓ
　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)


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