NumPy [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。
NumPy
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matplotlib [pandas] 16. 中央値のインデックスを求める
pandasのデータフレームにおける中央値のインデックスの求め方
NumPy [NumPy] 10. グラフ上のランダムデータそれぞれの最近傍点を結ぶ
np.arrayのブロードキャストにより各点の２乗距離を求め、np.argsortを使って最近傍点を見出す方法について説明する。
NumPy [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。
NumPy [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。
NumPy [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
matplotlib 3D [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。
NumPy [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。