『NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック』の詳細情報

NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック
AmazonカートAmazonで予約する
タイトル NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック
サブタイトル
著者 [著者区分]松田康晴 長井隆 大川洋平 lib-arts [著・文・その他]
出版社 秀和システム レーベル
本体価格
(予定)
3000円 シリーズ
ページ数 454p Cコード 3055
発売予定日 2019-08-22 ジャンル 専門/単行本/電子通信
ISBN 9784798055442 判型 A5
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)
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。
他の書籍を検索する