Numpy & Scipy 数値計算 実装ハンドブック

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

【著者紹介】
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

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

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

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）