NumPy

NumPyに関すること

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NumPy

[NumPyの使い方] 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。
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[NumPyの使い方] 17.行列の形状変換と転置

numpyによる行列の形状変換と行列の転置について解説する。
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[NumPyの使い方] 16.行列の性質の取得と統計量の計算

numpyにおける行列の性質の取得方法と統計量の計算について解説する。
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[NumPyの使い方] 15.ベクトル、行列、疎行列の生成とその性質

NumPyにおけるベクトル、行列、疎行列の生成とその性質について解説。
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[pandasの使い方] 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の使い方] 14. k近傍法

NumPyによるk近傍法
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[NumPyの使い方] 13. 配列のソートと分割

np.sort(), np.partitionによる配列のソートと分割
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[NumPyの使い方] 12. ランダムポイントの選択

ファンシーインデックスによるランダムポイントの選択
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[NumPyの使い方] 11. ファンシーインデックス

ファンシーインデックスの使い方
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[NumPyの使い方] 10. ブール演算子+比較演算子を用いた要素のカウント


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[NumPyの使い方] 9. 比較演算子を用いた要素のカウント

比較演算子を用いて要素をカウントする方法
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[NumPyの使い方] 8. NumPyにおける比較演算子


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[NumPyの使い方] 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の使い方] 7. ブロードキャスト

NumPyによるブロードキャスト
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[NumPyの使い方] 5. np.sum, np.std などの集約関数


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