はじめに 2022年も終わりますね。 今年は点群処理が網羅的に解説された本が出たり、テキストから点群生成できるAIが出てきたり、いろいろ点群界隈も盛り上がっていたかと思います。 そんな正統派点群技術が盛り上がった年の最後に、闇の点群技術を紹介できればと思います。 Pythonワンライナーの世界 Pythonワンライナーとは、普通に書くと数行に渡りそうな処理をワンライナー(一行)で書くことで、ただただ自己満足・自己顕示欲のためだけに難解なコードを作成するアレなテクニックです。 この記事では一般的なPythonワンライナーコードではなく、点群処理に特化したアルゴリズムのワンライナーを紹介していきたいと思います。 前提条件 まず、本記事のテクニックではnumpyおよびscipyのみライブラリとして使用することを許可しています。 Open3Dまで使ってしまうと闇どころか完全なチートになってしまうの
Jay Alammar Visualizing machine learning one concept at a time. Read our book, Hands-On Large Language Models and follow me on LinkedIn, Bluesky, Substack, X,YouTube The NumPy package is the workhorse of data analysis, machine learning, and scientific computing in the python ecosystem. It vastly simplifies manipulating and crunching vectors and matrices. Some of python’s leading package rely on Nu
Einstein Summation in Numpy
In Python’s Numpy library lives an extremely general, but little-known and used, function called einsum() that performs summation according to Einstein’s summation convention. In this tutorial article, we demystify einsum(). The only thing that the reader should need is an understanding of multidimensional Linear Algebra and Python programming. The reader will be better-prepared if he has, in the
この記事は，CAMPHOR- Advent Calendar 2018の7日目の記事です． この記事は，NumPyやPyTorchなどの開発に使える「shape_commentator」という便利ツールを使った話です．このツールはpipでインストールできるので，サクッと試してみたい方はGitHubのページに飛んで使ってみてください． 加筆修正(2019/12/12) IPython拡張を追加したことでIPythonやJupyterNotebookでの使い心地が良くなったので，IPythonの例の部分を中心に一部修正しました． はじめに こんにちは．シバニャンです．最近は卒論で画像系の研究をしています． 卒業研究ではNumPyやPyTorchを使ってコーディングしているんですが，今までUnityのコードをC#で書いてVisual Studioのコード補完のぬるま湯に浸かってきた僕とっては，型
Python has become a standard for interactive scientific research. NumPy arrays can represent multi-dimensional data and support common operations. Parallel processing can speed up tasks using multiprocessing or multithreading. Executors allow running functions concurrently by mapping tasks to threads or processes.Read less
Advanced Numpy Techniques¶ General, user-friendly documentation with lots of examples. Technical, "hard" reference. Basic Python knowledge assumed. CPython ~3.6, NumPy ~1.12 If you like content like this, you might be interested in my blog What is it?¶NumPy is an open-source package that's part of the SciPy ecosystem. Its main feature is an array object of arbitrary dimension, but this fundamental
Pythonの利点 対話的にデータの加工、解析、可視化 on Jupyter グルー言語的用法 公式・非公式によってPythonインターフェースはだいたい用意されている pip/wheel、あるいはanacondaによる環境構築の容易さ Pythonの問題点 Python自体の動作が低速 高速化の取り組み Cython コンパイルできるPythonに近いDSLを定義してコンパイルして実行する Numba PythonのコードをLLVMにコンパイルして実行する Theano Python上で埋め込みDSLによって計算を構築して、それを高速なバックエンドで実行する FFI 既に存在する高速に動作するライブラリ(C/Fortran)を呼び出す Pythonの拡張とNumPyの拡張 Python C-API (CPython拡張) http://docs.python.jp/3/c-api/ Cで
There are many ways to evaluate different strategies for solving different prediction tasks. In our last post, for example, we discussed calibration and discrimination, two measurements which assess the strength of a probabilistic prediction. Measurements like accuracy, error, and recall among others are useful when considering whether random forest "works better" than support vector machines on a
Jensen's Sympy Blog
In my previous post I demonstrated array operations based on the new functionality I have implemented during my GSOC project. In this post I will discuss another feature that is essential for array calculations in a computer algebra system: The initialization of numeric arrays based on symbolic math expressions. After all, it is the symbolic stuff we are really interested in, isn’t it? 🙂 I will
In this Numerical Programming chapter Numerical Programming with Python Introduction to NumPy Creating Numpy Arrays Numpy Data Objects, dtype Numerical Operations on Numpy Arrays Numpy Arrays: Concatenating, Flattening and Adding Dimensions Python, Random Numbers and Probability Weighted Probabilities Synthetical Test Data With Python Numpy: Boolean Indexing Matrix Arithmetics under NumPy and Pyth
For a more up-to-date comparison of Numba and Cython, see the newer post on this subject. Often I'll tell people that I use python for computational analysis, and they look at me inquisitively. "Isn't python pretty slow?" They have a point. Python is an interpreted language, and as such cannot natively perform many operations as quickly as a compiled language such as C or Fortran. There is also th
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A colorful Trifoil Knot