NumPy:【機械学習】で使う行列計算
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> ...
NumPy:【0埋め,単位行列,対角行列】作成方法
サマリ np.zeros、np.zeros_like0埋め、ゼロ埋めnp.ones1埋めnp.full全部埋めnp.eye単位行列np.diag対角行列 目次へ>> 先頭へ>> 前提 np.arangenp.reshape 目次へ>> 先頭 ...
NumPy:【median,radians,sin,cos,tan,e,log,exp】実行例
サマリ np.mean平均np.median中央値np.radiansラジアンnp.sin、np.cos、np.tan三角関数np.e自然対数の底ネイピア数np.log対数np.expエクスポネンシャル 目次へ>> 先頭へ>> 前提 特にな ...
NumPy:【四捨五入,整数小数分ける】の実行結果
サマリ np.rint 四捨五入 丸め np.modf 小数部と整数部を分ける 分割 目次へ>> 先頭へ>> サンプルコード np.rint(四捨五入) import numpy as np arr = np.array() a = np. ...
NumPy:【ループ処理:イテレータ】の実行例
サマリ np.nditer(イテレータ)呼び方:順次処理、遂次処理ndarray(NumPy配列)の要素を順に取り出すwhile文でループしながら取り出す 目次へ>> 先頭へ>> 前提 np.arangenp.reshape 目次へ>> 先 ...
NumPy:【集計関数のaxis】の説明と実行例
サマリ np.sum合計np.mean平均np.max最大np.min最小axis集計する方向 目次へ>> 先頭へ>> はじめに 前提 np.shape、np.ndimnp.arangenp.random.randint 目次へ>> 先頭へ ...
Numpy:【axis】が分からないなら、この絵を見て!
サマリ axisは集計関数を実行する時に指定するどちら方向にまとめる(集計する)かaxis=0 …… 縦方向、行方向axis=1 …… 横方向、列方向 目次へ>> 先頭へ>> 前提 np.shape 目次へ>> 先頭へ>> 方向として捉える ...
NumPyのshape表記の (2, ) って何ですか?
サマリ (2, )np.shapeでndarray(NumPy配列)の形状取得した結果ndarrayが1次元の場合の表記特徴2次元目がブランク(空白)になっている(2)のようにすればいいと感じる(2, )となっている理由分かりやすいから(理 ...
NumPy:【序数,順列,倍数,等分割】の実行結果
サマリ np.arange…序数、順列…倍数、奇数、偶数np.arangeの利用例pythonでのfor文np.linspaceある範囲を等分割する 目次へ>> 先頭へ>> サンプルコード np.arange(順列、数列) 序数 impor ...
NumPy:【次元を操作】する方法いろいろ
サマリ np.reshape形状変換-1は残り全部と言う意味np.squeeze次元削除.T転置次元を逆に並び替えnp.transpose.Tより柔軟な転置次元を任意に並び替えnp.newaxis次元を増やす次元追加ファンシーインデックス参 ...
