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

2.
進め方
• コードを見ながらディスカッション
• アンケート結果を見ながらディスカッション

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

4.
進め方
• コードを見ながらディスカッション
• アンケート結果を見ながらディスカッション

5.
Q1:お使いのNumPy/SciPy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。