NumPy

How-to Python で Numpy 配列の行を反復処理する このチュートリアルでは、Python で NumPy 配列の行を反復処理する方法について説明します。 ↗ リファレンス Python NumPy numpy.shape() 関数 numpy.shape() を使って配列の次元をタプルとして取得するか、.shape 属性から読み取ります。 ↗ リファレンス Python NumPy numpy.linalg.norm() 関数 numpy.linalg.norm() がベクトルノルムと行列ノルムをどのように計算するか、そして ord、axis、keepdims が結果にどのように影響するかを学びます。 ↗ How-to NumPy の mean()と average()の比較 このチュートリアルでは、Python の numpy.mean() 関数と numpy.average() 関数の違いを示します。明確な例で平均を効果的に計算する方法を学び、データ分析のニーズに応じて各手法をいつ使うべきかを理解します。 ↗ How-to NumPy の配列における虚数 このチュートリアルでは、虚数を numpy 配列に格納する方法を示します。 ↗ How-to NumPy でマトリックスに行を追加 このチュートリアルでは、numpy の行列に行を追加する方法を示します。 ↗ How-to numpy.newaxisでNumPy配列に軸を追加する numpy.newaxis を使用して、Python の NumPy 配列に新しい次元を追加できます。 ↗ How-to NumPy 置換値 Python で NumPy 配列内の値を置き換えるために使用できる主なメソッドは、numpy.clip()関数、numpy.minimum()関数、およびインデックス付けメソッドの 3つです。 ↗ How-to NumPy で 2D アレイをスライスする Python で 2 次元配列から 2 次元サブ配列をスライスする場合に利用できる方法がいくつかあります。これらのメソッドには、配列のインデックス作成と numpy.ix_()関数が含まれます ↗ How-to NumPy 配列から NaN 値を削除する Python で NumPy 配列から NaN 値を削除する方法を解説します ↗ How-to numpy.where() で複数の条件を指定する Python の numpy.where() で複数の条件を指定する方法を、& 演算子、| 演算子、numpy.logical_and()、numpy.logical_or() を使った例とともに紹介します。 ↗ How-to Python でユークリッド距離を計算する このチュートリアルでは、Python でユークリッド距離を計算する方法を示します ↗ How-to NumPy 配列から列を取得する方法 2 次元 NumPy 配列から列を選択し、形状を維持し、行を絞り込み、ビューとコピーを使い分ける方法を説明します。 ↗ How-to NumPy マスク 2D 配列 マスクまたはブール配列とは何かについて、この説明で学習します。 また、Python 論理演算子と Python の NumPy 論理関数を使用して 2D マスクを作成する方法も学びます。 ↗ How-to Python で Tensor を NumPy 配列に変換する Python で Tensor を NumPy 配列に変換するために使用できる主なメソッドは、Tensor.numpy()関数、Tensor.eval()関数、および TensorFlow.Session()関数の 3つです。 ↗ How-to NumPy の配列から要素を削除する Python で NumPy 配列から一連の数値を削除する方法を学ぶ ↗ How-to Python NumPy をアンインストールする このチュートリアルでは、Python から NumPy ライブラリをアンインストールする方法について説明します。 ↗ How-to NumPy メッシュグリッド 3D このチュートリアルでは、Python で NumPy を使用して 3 次元メッシュグリッドを作成する方法について説明します。 ↗ How-to Axis 引数を使用して Python で NumPy 配列を操作する この記事では、NumPy の軸引数を操作する方法と、NumPy で軸が何であるかを確認する方法について説明します。 また、軸引数を強力な操作として使用して、Python で NumPy 配列をすばやく操作する方法も学習します。 ↗ How-to Python で CSV を NumPy 配列に読み込む このチュートリアルでは、csv ファイルを numpy 配列に読み取る方法を示します。 ↗ リファレンス Python Numpy.mean()-算術平均 numpy.mean()関数は、指定された軸に沿った配列の算術平均を計算します。 ↗ リファレンス Python Numpy.std()-標準偏差関数 numpy std()関数は、指定された軸に沿った配列内のデータの標準偏差をチェックして計算します。 ↗ リファレンス Python Numpy.log()-自然対数 Python numpy.log()関数は、numpy 配列の自然対数を計算します。numpy.log2()および numpy.log10()は、基数が 2 および 10 の対数を計算します。 ↗ リファレンス Python Numpy.square()-二乗 Python の numpy.square()関数は、numpy 配列の二乗を計算します。 ↗