ブラウザ上でGPUを使ったPython開発ができるGoogle Colaboratoryを使ってみます。ここでは知識ゼロから始められるようにGoogle Colabの概要から説明し、PyTorchによる機械学習を行うための環境構築を行います。
続きを読むGoogle ColabでPyTorch開発環境を構築する方法
Python
PyVistaで面が閉じた立体を作ってSTL保存する1つの例
これまで当ブログではPyVistaを使ってSTLを作ってきましたが、まだ欠落面が存在する3Dモデルでした。ここでは最後の仕上げとして欠落面を閉じた完全な立体を作成、そしてSTLファイルを保存するPythonコードを紹介します。
続きを読むPythonでNACA4桁翼の断面形状を作図する方法
NACA4桁翼とは、航空機に使われている代表的な翼型の事です。空力性能が良い翼の設計は航空機業界だけの仕事ではなく、翼の断面形状を自由に作図できるようになる事で、色々な解析が捗ります。この記事はPythonでNACA4桁翼を作図する方法を紹介します。
続きを読むただPythonでcsvからデジタルフィルタをかけるだけのコード
今すぐ、何も考えず、とにかくcsvに記録したデータに対しデジタルフィルタをかけたい人向け。ここではPythonを知らない人のための導入を説明してから、デモcsvファイルとコピペ動作するフィルタ処理コードを紹介して目的を最速で達成します。
続きを読む振動モデルを直接法の周波数応答解析で解くPythonコード
振動シミュレーションの代表的な解法の1つに周波数応答解析があります。この解析手法は時間領域ではなく周波数領域で計算をするため、一般的に計算負荷が軽いとされ実際の設計現場で重宝されています。ここではPythonで振動モデルを周波数応答解析で解く例を紹介します。
続きを読むベイズの定理から最尤推定法を導出してPythonで可視化してみる
データ同化の重要な考え方である変分法の基礎、最尤推定法を学んでみます。この手法は条件付確率を示すベイズの定理を理解する必要があるため、今回も図解付きの式導出とPythonによる体験を交えて説明します。
続きを読むPythonで学ぶデータ同化の基礎！線形最小分散推定をやってみる
観測値とモデルの第1推定値を使って統計的に最適値を推定する「データ同化」という手法があります。ここでは基礎である線形最小分散推定を、初学者の筆者が理解した事をできるだけ噛み砕きながら、さらにPythonを使って実際にデータ処理を行ないながら紹介します。
続きを読むPyTorchで色々な非線形関数を回帰してみたらすごかった
ニューラルネットワークは複雑な非線形関数を近似する事ができるため、回帰問題を解いてみると効果がわかりやすいです。ここではPyTorchのネットワークモデルで色々な非線形関数を回帰してみた結果とそのコードを紹介します。
続きを読むPyTorchのネットワークモデルをクラスで書く時のメモ
PythonのディープラーニングフレームワークであるPyTorchはネットワークモデルをモジュール化して使うとわかりやすいコードになります。ここでは初心者向けにクラスの使い方と、簡単な線形ネットワークを例にモジュール化の方法を紹介します。
続きを読むPythonでfitbitAPI！心拍数や消費カロリーを取得する
fitbitは心拍数や消費カロリー、歩数や睡眠等多数のライフログを残す事が可能な活動量計です。便利なアプリもありますが、ここではPythonでfitbitのAPIを叩く事によってこれらのデータをプログラムで扱えるようにする方法を紹介します。
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