NumPyまとめ

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NumPy配列の形状や次元、要素数を確認する方法
- ｜np.shape｜np.ndim｜
- NumPy:【形状、次元、要素数】の確認方法
変数の中身や変数自体のデータ型を確認する方法
- ｜.dtype｜type(…)｜int64｜float64｜<U11｜
- NumPy:【データ型】確認方法と実行結果
バージョン確認方法と仕組みを詳しく
- ｜np.version｜.full_version｜.short_version｜.version｜.git_revision｜
- NumPy:【versionコマンド】を詳しく説明
ファンシーインデックス参照、ブールインデックス参照、ReLUの例
- NumPy配列:2つの【データ参照方法】

序数、順列、偶数、奇数、倍数
- ｜np.arange｜np.linspace｜
- NumPy:【序数,順列,倍数,等分割】の実行結果
ランダム
- ｜np.random｜.choice｜.shufful｜permutation｜.randn｜.random｜.randint｜.random_sample｜.normal｜.seed｜
- NumPy:【np.random】のあれこれ（実行結果で説明）
0埋め、1埋め、数値指定埋め、単位行列
- ｜np.zeros｜np.zeros_like｜np.ones｜np.full｜np.eye｜np.diag｜
- NumPy:【0埋め,単位行列,対角行列】作成方法
画像処理で使う0埋め
- ｜np.pad｜
- NumPy:画像処理で使う【0パディング】の例

形状変換、次元削除、次元を増やす、転置、次元並び替え、ファンシーインデックス参照で並べ替え
- ｜np.reshape｜np.transpose｜.T｜np.squeeze｜np.newaxis｜
- NumPy:【次元を操作】する方法いろいろ
集計、平均、最大、最小
- ｜np.sum｜np.mean｜np.max｜np.min｜axis｜
- NumPy:【集計関数のaxis】の説明と実行例
ループ（遂次処理）
- ｜np.nditer｜
- NumPy:【ループ処理：イテレータ】の実行例
数学関数
- ｜np.median｜np.mean｜np.sin｜np.cos｜np.tan｜np.log｜np.exp｜np.e｜
- NumPy:【median,radians,sin,cos,tan,e,log,exp】実行例
数値関数
- ｜np.rint｜np.modf｜
- NumPy:【四捨五入,整数小数分ける】の実行結果
dot積、内積、外積、逆行列、ノルム
- ｜np.dot｜np.inner｜np.outer｜np.linalg｜.inv｜.norm｜
- NumPy:【機械学習】で使う行列計算
型変換
- ｜a<=0｜np.astype｜np.int8｜np.float32｜
- NumPy:【bool変換,型変換】のサンプルコード
便利そうなものまとめ（クリップ、型変換（バイナリ、bytes）、重複排除（ユニーク））
- ｜np.clip｜np.frombuffer｜np.unique｜np.nonzero｜
- NumPy:【組み込み関数】便利そうなもの

np.randomのrandとrandomとrandom_sampleが似ていて困る
- np.ramdomの【rand,random,ramdom_sample】の違い
NumPy配列を生成する方法いろいろ
- NumPy:【ndarray】を作成する3つの方法
np.shape(2, )って何か？
- NumPyのshape表記の (2, ) って何ですか？
axisがよくわからない場合
- Numpy:【axis】が分からないなら、この絵を見て！
one-hotベクトルへの変換（bool型、文字列）と戻し（np.eye/np.argmax）
- NumPy:【one-hotベクトル】への変換と戻し
shapeから分かるのは各次元の要素数と次元数
- NumPy:【shapeの数値】を別々に取り出す
maxは配列内、maximumは配列同士を比較
- 【np.max／np.maximum】の違いを説明
np.dot前に次元変換（例えば、4次元⇒2次元）しても結果は同じ？何で2次元に変換するの？
- なぜnp.dotの前に【2次元】に変換するのか？

2022年3月9日

Posted by futa