![[ディスカッション]
より良いNumPy/SciPy
コーディングスタイルとは？
Tokyo.SciPy#2
2011.10.15](https://image.slidesharecdn.com/111015tokyoscipy2-111014125231-phpapp01/85/111015-tokyo-scipy2_-1-320.jpg)
111015 tokyo scipy2_ディスカッション
- 1. [ディスカッション] より良いNumPy/SciPy コーディングスタイルとは？ Tokyo.SciPy#2 2011.10.15
- 3. 進め方 ? コードを見ながらディスカッション – Q3: Sum with NaN and Inf – Q4: Missing values in ndarray – Q5: 1-of-K representation – Q6: Useful snippets ? アンケート結果を見ながらディスカッション
- 5. 蚕1:お使いの狈耻尘笔测/厂肠颈笔测の 開発環境（IDE）はどれですか？ ? 4票 – Emacs ? 1票ずつ – Vim – Eclipse+PyDev – 秀丸＋Python 対話環境 – pycharm – Spyder – BBEditとIDLE
- 6. pycharm
- 7. spyder
- 8. Q2 同じ処理をRで書く場合に比べて、コーディン グ行数はNumPyの方が短いですか？ 同じ処理をRで書く場合に比べて、コーディン グ時間はNumPyの方が短いですか？ Pythonの言語仕様（インデント強制等）は数 値計算にNumPy/SciPyを利用する上でプラス だと思いますか？ 可能な限りForループでなくインデクシングや スライスで処理していますか？ 行列計算にはnumpy.matrixでなく numpy.ndarrayを使っていますか？ NumPy/SciPyと周辺ライブラリ（Matplotlib等） 実務での使用に耐えうる性能?機能?成熟度 のコードを書いていますか？ 0% 20% 40% 60% 80% 100% はい どちらとも言えない いいえ わからない
- 9. Q8. 他言語からソースコードの移植を 考えたときに、困った経験があれば教えて下さい。 ? R から持ってくるとき、1-origin => 0-origin が たまにハマる。 ? Cythonを使う際にCの配列(double *x)と numpyのndarrayの相互変換。 ? intのサイズが異なることでバグを引き起こし たことが問題といえば問題でした．これは Python同士でもOSや環境の32bit/64bitでも 引き起こすので，明示的に型を指定する必要 がありますが，慣れないうちははまりました．
- 10. Q8. 他言語からソースコードの移植を 考えたときに、困った経験があれば教えて下さい。 ? matlabからnumpyへのソースコード移植の際、 lapackのうち，一部の関数しか numpy へポートさ れていないことが理由で gsvd (generalized singular value decomposition) や csd ( cosine- sine decompositoin) が即座に利用できなかったこ と。この時 lapack を f2py でコンパイルし直したが、 非常に時間がかかって面倒な思いをした。 凝った 特殊関数や線形変換になると直ぐに利用できなくな る点が面倒。 ? あと、wavreadやwavwriteに近い関数群が微妙な 制約(32bit float のwavが読めないなど)があったり など、ちょっとした部分で手間がかかる。