Python

データセットから学習用ミニバッチを作成してくれるIteratorクラスの動作を確認する。

ディープラーニング用のライブラリChainerの使い方を理解するため、Chainerの`Chain`クラスと`Optimizer`を使って最小限のニューラルネットワーク (NN) を実装する。

SciPyを使って、FIR (Finite Impulse Response, 有限インパルス応答) フィルタによる離散信号の波形を整形する。ローパス、ハイパス、バンドパス、バンドエリミネイトの各フィルタの設計から、信号への適用まで行う。

NumPyのempty関数を用いて、空の（要素を持たない）任意の次元の配列を作成できる。本記事では、空の配列の作り方、使い方について簡単に考察する。

NumPyのfftパッケージを使って、FFT (Fast Fourier Transform, 高速フーリエ変換) による離散信号の周波数解析を行い、信号の振幅を求める。

matplotlibにはスタイルと呼ばれる、グラフの見た目を変更できるプリセットが用意されている。スタイルを活用することで、グラフの見た目を簡単に変更できる。

matplotlibライブラリで作成したヒートマップや等高線図のカラーバーを、オブジェクト指向スタイルで調整する。

matplotlibライブラリで作成したグラフの軸を、オブジェクト指向スタイルで対数に変更する。

Pandasの基本データ構造であるSeriesとDataFrameの作成方法について述べる。

matplotlibライブラリで作成したグラフをオブジェクト指向スタイルで調整する。

matplotlibライブラリを用いてオブジェクト指向スタイルでグラフを作成する。

Pythonの標準ライブラリmultiprocessingを使って並列計算を行う。

BeautifulSoupを使ってXMLを解析(parse)する。