SciPyの高度な使い方
SciPyには高度な機能が豊富にあり、専門的な分析や計算を行うためのツールが多く提供されています。
以下に、SciPyの高度な使い方のいくつかを紹介します。
1. 高度な最適化
SciPyの optimize
モジュールを使用して、制約付き最適化や多目的最適化を実行できます。
制約付き最適化
1 | from scipy.optimize import minimize |
[実行結果]
最適化結果: [ 0.00000000e+00 -7.45058049e-09]
2. 非線形方程式の解法
SciPyの optimize
モジュールを使用して非線形方程式を解くことができます。
1 | from scipy.optimize import fsolve |
[実行結果]
解: [1.93185165 0.51763809]
3. マルチプロセッシングによる並列計算
SciPyの integrate
モジュールを使用して、複数の積分を並列で計算できます。
1 | from scipy import integrate |
[実行結果]
積分結果: [0.9999999999999999, 2.0, 2.221501482512777e-16]
4. 高度な線形代数
SciPyの linalg
モジュールを使用して、疎行列の計算や行列分解を行うことができます。
疎行列の操作
1 | from scipy.sparse import csr_matrix |
[実行結果]
解: [2. 3.]
特異値分解
1 | from scipy.linalg import svd |
[実行結果]
U行列: [[-0.21483724 0.88723069 0.40824829] [-0.52058739 0.24964395 -0.81649658] [-0.82633754 -0.38794278 0.40824829]] 特異値: [1.68481034e+01 1.06836951e+00 3.33475287e-16] V転置行列: [[-0.47967118 -0.57236779 -0.66506441] [-0.77669099 -0.07568647 0.62531805] [-0.40824829 0.81649658 -0.40824829]]
5. 高度な統計解析
SciPyの stats
モジュールを使用して、時間系列データの解析やベイズ統計を行うことができます。
時系列解析
1 | import numpy as np |
[実行結果]
移動平均: [ 0.73802317 0.57602229 0.68143392 0.6596639 0.44774208 0.3053726 0.43646782 0.49086689 0.48548678 0.52711544 0.40064602 0.13094268 0.05087719 0.06121703 -0.02516697 0.15742217 -0.02138183 -0.16621389 -0.16441645 -0.0424453 0.18990016 0.46069388 0.43314827 0.25792608 0.13406293 -0.12770374 0.03336772 0.15182094 0.29077731 0.0987667 -0.07839945 -0.19874949 -0.37856753 -0.46041598 -0.06725879 -0.08343279 -0.14287512 -0.39118373 -0.43367268 -0.55632978 -0.54737353 -0.53206489 -0.35137285 -0.23182634 -0.5449671 -0.4968201 -0.41017949 -0.27824823 -0.32575008 -0.2277925 -0.24279259 -0.22049198 -0.29513754 -0.32537166 -0.3799367 -0.35937586 -0.44238714 -0.6120587 -0.59602766 -0.62332529 -0.58185663 -0.44170153 -0.39284793 -0.19759323 -0.14844755 -0.125956 -0.15425892 -0.0783188 -0.18248199 -0.12290741 -0.12248541 -0.31190945 -0.23472509 -0.30209892 -0.33224071 -0.22364965 0.03442028 0.23937795 0.27927043 0.20335042 0.30317906 0.37937635 0.41153821 0.38579946 0.63708773 0.52389916 0.40496755 0.2881396 0.48471913 0.6044856 0.53923937] 自己相関関数: [ 1.01940362e+02 7.49394405e+00 1.40845443e+01 3.58390554e+00 -3.45126186e+00 2.75479126e+00 7.21228414e+00 1.90464843e+01 1.81499912e+01 -1.14537349e+01 8.20087810e+00 -5.48971674e+00 1.78665772e+01 2.09206234e+01 8.03065262e+00 1.98039809e+01 -1.19182254e+01 -8.22069298e+00 -3.18112877e+00 -3.32358189e+00 3.23453119e+00 9.15759601e+00 -2.51764995e+00 -7.51507739e+00 -6.84979280e+00 1.08431723e+01 -2.73024055e+00 9.81641978e+00 4.20214895e+00 -7.77522154e+00 -8.94095549e+00 -1.00156014e+01 -1.10844591e+01 1.98310807e+00 -4.16775994e+00 2.07431019e-01 -8.32963819e+00 -1.46067197e+01 -1.16028816e+01 -1.33531273e+01 -5.40071130e+00 -1.88558779e+00 -6.44695942e+00 7.44795715e+00 -1.46116671e+01 -1.38715550e+01 -1.66644680e+00 -1.53310746e+01 4.28389398e+00 -1.42754227e+01 -3.03492565e+00 -1.49111353e+01 -1.78346315e+01 -5.28930824e+00 -1.94049240e+00 -4.06141305e-01 1.35520604e+00 -3.43655113e-01 1.59358538e+00 -1.70514264e+01 -1.16362199e+00 -1.13763563e-01 -9.68419501e+00 3.39262432e+00 -1.14316574e+01 -6.29963920e+00 -9.18539370e+00 1.13648959e+00 8.32207118e+00 4.75767810e+00 5.10329604e+00 4.98252744e-01 -6.57950487e+00 2.09747684e+00 -4.23232352e+00 4.38111793e+00 -3.68216528e+00 -6.61917365e+00 4.09727850e+00 -1.21027998e-02 -3.27795161e-01 1.00630679e+01 1.01709114e+01 6.74877802e+00 2.41041134e+00 6.44932432e+00 4.42227923e+00 3.01520536e+00 1.87907486e+00 5.43300645e+00 2.03698005e+00 6.93959044e+00 1.02441284e+00 6.17363816e+00 4.76777152e+00 4.03366789e+00 1.75818045e+00 3.59459608e+00 3.84738516e-01 7.09130280e-01]
ベイズ統計
1 | import numpy as np |
[実行結果]
これらの高度な使用例は、SciPyの豊富な機能を活用するための一部に過ぎません。
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