Python

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【Python】嫁に株価予測をリリース【PyInstaller】

PyInstallerの使い方とエラーが出た場合の対処法について記載。 以前作ったLSTMによる株価予測を嫁にリリースしたいが、嫁PCにPython環境を構築するのはメンドクサイ。よって、pyInstallerでexe化すればきっと大丈夫。
MATLAB/Simulink

【入門】MATLAB,Python,Scilab使い方比較【数値計算プログラム】

MATLAB,Python,Scilabを比較。基本的な計算、ベクトル行列演算、グラフ(波形)表示、伝達関数、画像取り込み、最小二乗法を元に比較しています。それぞれツールの特性が理解できれば使い分けも移行も難しくは無いでしょう。似ている部分も多いので私の場合はそれを利用するして実験の幅を広げています。
Python

【入門】Pythonの画像処理概要【数値計算】

Pythonによる画像処理。読み込み、書き込み、カメラキャプチャ等。 OpenCVを使用することで、画像を行列データとして取得できる。 これにより画像処理がし易くなり、CNNの畳み込み、プーリング等も実施し易くなる。
AI

【Python】LSTMによる株価予測【Chainer】

RNNの拡張版であるLSTMを利用した株価予測に挑戦した時の記録を紹介。LSTMの特性が良くわかる。日経平均株価情報の取得方法も記載。Pythonのソースコード(実装)も貼っているのでとりあえず動かしてみるのもあり。LSTMが得意な波形、苦手な波形。苦手な波形をどうしたら得意な波形にできるか。
Python

【入門】Pythonの伝達関数使用方法【数値計算】

Pythonに於ける伝達関数使用方法。ここでは一次遅れ系について記載。 controlパッケージを用いることでMATLABのcontrol sysytem toolboxに近いことが出来る。 伝達関数。 周波数応答。 安定判別。 時間応答。 PID制御。
Python

【入門】Pythonの波形表示方法【数値計算】

PythonのMatplotlibに於ける、波形表示方法。色の変更、線種に変更、マーカの変更ができる。 プロットとそれを結ぶ線の指定により波形表示される。 プロットの種類や線の色を変えることができるので、見やすい構成を考えて描画しよう。
Python

【Python】LAF(全領域空燃比)センサ特性同定【最小二乗法】

LAF(全領域空燃比)センサ特性に合わせて、Pythonを用いた最小二乗法による同定。 何かしらの関数で同定できないか検討してみるのも良い。 2次関数を複数の区間で定義することで実現。大雑把な切り分けは人間の方が得意。 細かい調整や大量の演算は機械が得意。 機械と人間の共創が最大効率への道。
Python

【入門】Pythonのユーザ関数作成方法【数値計算】

Pythonに於けるユーザ関数の作成方法。複数の引数、複数の戻り値が設定できる。 MATLABと異なり、関数名とファイル名が同一である必要はない。 その代わり、importで明示的に取り込む必要がある。
Python

【入門】Pythonの行列演算【数値計算】

MATLABと似ているようで似ていないが、一応同様のことはできる。 逆順のスライシングなどはNumPy独特の記載法ではあるが、結構使い勝手は良い。 Pythonに於ける行列に対する四則演算、左除算、右除算、べき乗、転置、縦反転、横反転などを説明。
Python

【入門】Pythonの基本的な使い方【数値計算】

基本的な演算(四則演算)、記述ルール、ベクトル表記、行列表記、行列からの要素抜き出しのお話となる。 MATLABとか関係なしに計測データだけがある場合は、Pythonで加工、解析をすることがある。 PythonというかNumPyに於ける四則演算、ベクトル行列演算、スライシングの説明。
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