brew update したら以下のように distribute と pip がなくなって、python が更新された。 適当に検索したら https://github.com/mxcl/homebrew/wiki/Homebrew-and-Python というドキュメントが見つかった。いままで easy_install とか pip でパッケージを入れると、$HOMEBREW を homebrew を入れたディレクトリとして、$HOMEBREW/Cellar/python/2.7.1/lib/python2.7/site-packages とか $HOMEBREW/Cellar/python/2.7.1/bin に入っていたけど、python のバージョンが変更される(2.7.1 から 2.7.2 に上がるとか)たびに入れなおしたり、シンボリックリンクしなおしたりする必要があるので、これ
とにかく行列の掛け算さえできればいい！と思ってごちゃごちゃやってみた 参考にさせてもらったサイト 良いもの。悪いもの。 機械学習序曲(仮) １つ目のサイトで味をしめたので、２つ目のサイトに乗ってたPythonのプログラムを実行してみた。 ERROR！ なんか（かなり）簡単に言うとnumpyのバージョンが違うらしい ということで自分なりに書き換えて見ました〜 ただ書き換えただけのプログラムを載せるのは憚れるので 変更点だけ！ from Numeric import * from LinearAlgebra import * ↓ from scipy import * from numpy import * A = init('A.dat', num) B = init('B.dat', num) ↓ A = init('A.dat', num) B = init('B.dat', num)
Debian 6.0.1 Python 2.6.7 ifort 11.1 20100806 icc 11.1 20091130 mkl 10.3 After successfully building latest stable NumPy (1.6.1RC2) I tried to build SciPy (0.9.0) following two sources: http://new.scipy.org/building/linux.html http://blog.sun.tc/2010/11/numpy-and-scipy-with-intel-mkl-on-linux.html But I get this error: ------------------------------------------------ ... building 'qhull' library c
Installations methods include: Distributions pip conda Package Manager Source Methods differ in ease of use, coverage, maintenance of old versions, system-wide versus local environment use, and control. With pip or Anaconda's conda, you can control the package versions for a specific project to prevent conflicts. Conda also controls non-Python packages, like MKL or HDF5. System package managers, l
ようやく数値計算のコアの部分をPythonで作れる段階に参った。手始めに、単純な行列計算をテストしようと思い線形代数のモジュール scipy.linalg を呼び出してみたのだが、、、 >>> import scipy.linalg Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ? File "/usr/lib/python2.3/site-packages/scipy/linalg/__init__.py", line 8, in ? from basic import * File "/usr/lib/python2.3/site-packages/scipy/linalg/basic.py", line 227, in ? import decomp File "/usr/lib/python2.3/site-packa
Copyright (c) 2005 Dave Kuhlman. All Rights Reserved. This software is subject to the provisions of the MIT License http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php. Abstract This document provides an outline for a course on NumPy/SciPy. PyTables and Matplotlib are also discussed. 1 What is SciPy? SciPy is both (1) a way to handle large arrays of numerical data in Python and (2) a way to apply
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