NumPy

NumPyに関すること

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[NumPy] 3. 配列の形状変換

Numpyのreshapeによる配列の形状変換について
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[NumPy] 21. np.linspace()の使い方

NumPyのlinspace()は、startからstopの間を指定の個数で等間隔に区切った配列を生成する関数である。
matplotlib 3D

[NumPy] 20.配列のスライスをボクセルグラフで可視化

いろいろなスライス方法をmatplotlib mplot3dのvoxelグラフで可視化した例について説明する。
matplotlib 3D

[matplotlib animation] 47. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(カラー)

Voxelグラフで作成したNumPyロゴの色を変化させたアニメーションをmatplotlib FuncAnimationで表示する。
matplotlib 3D

[matplotlib animation] 46. Voxelで作成したNumPyロゴの色変化アニメーション(グレースケール)

Voxelグラフで作成したNumPyロゴの色をグレースケールで変化させたアニメーションをmatplotlib FuncAnimationで表示する。
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[NumPy] 18.行列の1次元への変換(フラット化)

NumPyにおいて、行列を1次元にフラット化する方法とflattenとravelの違いについて解説する。
matplotlib

[pandas] 16. 中央値のインデクスを求める

pandasのデータフレームにおける中央値のインデクスの求め方
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[NumPy] 9. ファンシーインデックス

整数配列をインデックスとして用いることで配列の要素を自由に取り出すことのできるファンシーインデックスの使い方について説明する。
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[NumPy] 8. NumPyにおける比較演算子と要素のカウント

NumPyにおける比較演算子の使い方と要素のカウントについて説明する。
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[NumPy] 6. データの最大, 最小, 0に最も近い値のindex

np.abs, np.argminを利用して、0に最も近い要素のindexを求める
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[NumPy] 7. ブロードキャスト

NumPyによるブロードキャストをボクセルグラフで視覚的に示す。
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[NumPy] 5. np.sum, np.std などの集約関数の1次元、2次元配列における使用法

np.sum, np.std などの集約関数 の1次元配列、2次元配列における使用法について説明する。
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[NumPy] 4. 配列の連結と分割

NumPyによる1次元配列および2次元配列の連結、分割について説明する。
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[NumPy] 2.配列の演算

Numpyのユニバーサル関数(ufunc)の使い方
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[NumPy] 1. 1次元配列、2次元配列のスライスについて

NumPyによる1次元配列、2次元配列の抽出について解説する。