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111015 tokyo scipy2_ディスカッション
- 3. 進め方
• コードを見ながらディスカッション
– Q3: Sum with NaN and Inf
– Q4: Missing values in ndarray
– Q5: 1-of-K representation
– Q6: Useful snippets
• アンケート結果を見ながらディスカッション
- 5. Q1:お使いのNumPy/SciPyの
開発環境(IDE)はどれですか?
• 4票
– Emacs
• 1票ずつ
– Vim
– Eclipse+PyDev
– 秀丸+Python 対話環境
– pycharm
– Spyder
– BBEditとIDLE
- 9. Q8. 他言語からソースコードの移植を
考えたときに、困った経験があれば教えて下さい。
• R から持ってくるとき、1-origin => 0-origin が
たまにハマる。
• Cythonを使う際にCの配列(double *x)と
numpyのndarrayの相互変換。
• intのサイズが異なることでバグを引き起こし
たことが問題といえば問題でした.これは
Python同士でもOSや環境の32bit/64bitでも
引き起こすので,明示的に型を指定する必要
がありますが,慣れないうちははまりました.
- 10. Q8. 他言語からソースコードの移植を
考えたときに、困った経験があれば教えて下さい。
• matlabからnumpyへのソースコード移植の際、
lapackのうち,一部の関数しか numpy へポートさ
れていないことが理由で gsvd (generalized
singular value decomposition) や csd ( cosine-
sine decompositoin) が即座に利用できなかったこ
と。この時 lapack を f2py でコンパイルし直したが、
非常に時間がかかって面倒な思いをした。 凝った
特殊関数や線形変換になると直ぐに利用できなくな
る点が面倒。
• あと、wavreadやwavwriteに近い関数群が微妙な
制約(32bit float のwavが読めないなど)があったり
など、ちょっとした部分で手間がかかる。