scilab 【入門】Scilabのユーザ関数作成方法【数値計算】
Scilab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。 MATLAB、Pythonとはファイル定義のメカニズムが異なり、sciをexecで実行することでワークスペースに動的に関数を定義するメカニズムとなる。
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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。
MATLAB/Simulink 【入門】MATLABのユーザ関数作成方法【数値計算】
MATLAB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の場合、関数名とファイル名を同一にする必要がある。
同一ファイルに複数の関数を定義できるが、外部から呼び出せるのはファイル名と同名の関数だけとなる。
逆に、ファイル名と異なる関数を外部からアクセスさせないという効能もある。
スクール 【タイプ別】エンジニア、プログラミングスクール15社比較【おすすめ】
プログラム、エンジニアスクールには大きく3つのタイプがある。
汎用型。
特化型。
超特化型。
無料相談は受けておいた方が良い。
数が多いのでどのタイプが良いかくらいは、事前に決めておいた方が良い。
相談に抵抗があるのであれば、資料請求だけでもしておくと事前に各スクールのコンセプトがつかみやすい。
投資対効果を意識した情報収集と事前検討は重要。
scilab 【入門】Scilabの行列演算【数値計算】
基本的にはMATLABと同一。
処理速度とかSimulinkの兼ね合いが無ければ、Scilabで全部やってもいいかもと思わせられる。
Scilab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。
MATLAB/Simulink 【入門】MATLABの行列演算【数値計算】
MATLABに於ける行列演算の備忘録。
元々、MATLABの得意ジャンルであるため、できないことは無いと思って良い。
逆にこれに慣れて、他言語に行くと行列に対する素の知識が欠落している事実に気づかされることも多々ある。
MATLAB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。
scilab 【入門】Scilabの基本的な使い方【数値計算】
MATLABを意識しているのか、「コメント」以外はMATLABと同一である。
よって、自宅でScilabスクリプト書いて試して、業務でmスクリプトに転記するようなことも多い。
Scilabに於ける、四則演算、ベクトル行列演算、スライシングなどを説明。
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。
MATLAB/Simulink 【入門】MATLAB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。
これだけでも、おおよそのデータ解析は十分はできるようになる。
Simulinkモデル化前の手計算替わりに使うことが多い。MATLABに於ける、四則演算、ベクトル行列演算、スライシングを説明。