NumPyまとめ

エラー再現手順 データ作成 import numpy as np a = np.array(,]) print(a) print(a.shape) print(type(a)) ] (2, 3) <class 'numpy.ndarr ...

サマリ np.pad元のndarray（NumPy配列）を広げる広げる時にある数字で満たすことをパディング（padding）と言う※ここでは画像処理で利用する0パディングに限定 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ 前提 np.random.randin ...

はじめに 前提 np.dotnp.arangenp.reshapeテンソル以下のページに説明あり（外部リンク） 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ 画像処理 扱うデータ3次元以上の多次元テンソル畳み込み処理などで重みとdot積を計算計算の工夫多次元デー ...

サマリ 変換bool型⇔one-hotベクトルnp.astypeを使ったデータ型変換文字列⇔int型整数⇔float型 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ 前提 np.random.randnnp.arange 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ bool型とon ...

サマリ ファンシーインデックス参照場所を指定してデータを参照する指定方法はリストとタプルが利用できるリスト指定とタプル指定では意味が異なるので注意が必要a]とaは違うブールインデックス参照表示する/表示しないをbool型で指定応用例ReLU ...

サマリ np.clipある範囲に収めるnp.frombuffer型変換バイナリデータ利用np.unique重複排除（ユニーク）np.nonzeroTrueまたは0を判定配列番号返す 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ 前提 np.astypenp.ra ...

サマリ np.maxnp.minnp.maximumnp.minimum違い 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ はじめに 前提 np.random.permutationnp.arange 説明 共通点いくつかの中から一番大きなものを取り出すnp.m ...

サマリ 要素数shapeの表示結果にある数値個別に取り出すにはshape、shape、…次元数shapeの表示結果にある数値の個数np.ndimでも取得可能 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ はじめに 前提 np.arangenp.reshapenp ...

サマリ bool型をone-hotベクトルに変換.astype(np.int32)を利用文字列をone-hotベクトルに変換2回.astype(np.int)を実行文字列から数値型（floatになる）、floatからintone-hotベク ...

サマリ np.dotdot積np.inner内積np.outer外積np.linalg.inv逆行列np.linalg.normL1ノルムL2ノルム 目次へ＞＞　先頭へ＞＞ 前提 np.arangenp.reshapenp.eye 目次へ＞ ...