Numpy

Pythonを勉強しているとNumPyはたくさん目にする。 NumPyは行列とか数学的なことをする場合に使うものだと思っていて、勉強するのはもう少し後になるのかなと思っていました。 けど、全然そんなことはなく便利でした。 便利なNumPy まず、NumPyをインポートします。 import numpy as np 基本のリスト np.array([1,2,3]) # array([1, 2, 3]) 1行以上のリスト np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) リストの行と列の数の確認 a = np.ar…

プログラミング言語Pythonの数値計算ライブラリNumPyで行列、その計算をあつかう方法を見てみたいと思います。行列といえば連立一次方程式が思い浮かびますが、NumPyで方程式を解く方法は次の過去記事で解説しています。あわせて読んでみてください。pianofisica.hatenablog.com 行列の入力 ゼロ行列の入力 単位行列の入力 対角行列の入力 行列の線形和・積・冪乗 行列の転置 複素係数の行列 行列の複素共役 行列の随伴共役 ベクトルの入力 ベクトルの線形和 ベクトルの内積 ベクトルのノルム 行列の固有値・固有ベクトル 行列式 行列の固有和（トレース） 逆行列 LU分解 コレス…

下記の画像を使用しました。 Biljana JovanovicによるPixabayからの画像 from PIL import Image import numpy as np pil_img = Image.open('eggs-gbd58ab03b_640.png') print('モード', pil_img.mode) np_img = np.array(pil_img) #PILからnumpyへ変換 np_img[:, :, 0] = 0 #赤の要素を削除 np_img[:, :, 1] = 0 #緑の要素を削除 new_pil_img = Image.fromarray(np_img)…

numpy.power があかんかったから対数は? ということでやってみました。とりあえず、バージョン。 import sys sys.version >>>'3.8.12 (default, Oct 12 2021, 03:01:40) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]' import numpy as np np.__version__ >>'1.20.3' こんな感じで試してみると、 import numpy as np for i in range(1,129): a=pow(2,i) try: print(f"{i} {np.log(a)} ",end="") …

numpy.ndarrayの一部の値を取得したいときがある。 例えば、図1の赤枠で囲まれた範囲の値を取得することを考える。 図1：問題の例 このとき、pythonには便利な関数numpy.ix_が用意されている。 numpy.org これを使うと簡単に所望の値が取得できる。実際にやってみよう。 import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) A[np.ix_([0, 1], [1, 2])] """ 出力結果 array([[2, 3], [5, 6]]) """ np.ix_を使うときに気をつけなければい…

numpyとはpythonの拡張モジュールで、数値計算や図示化などを可能にしてくれます。 NumPyサンプルコード import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt height = [5, 10, 20, 30, 35] bars = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y_pos = np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos, height) plt.xticks(y_pos, bars) plt.show() 図示化したグラフ

初めに 積分するプロットについて テキストファイルを読み込む 文字・数字を成形する ２つ以上の指定文字で区切りたい場合 リストを結合して文字列に戻す方法 リスト型の簡単な成形方法 データの取り出しと結合 データの演算 numpyを利用する listからndarrayへの変換方法 ndarray内で最大値・最小値のindexを得る ndarray内で連続データの符号が反転するindexを得る numpyで絶対値と四則演算 ndarrayの一部データ削除と合計 テキストファイルを出力する ループ処理・待機・例外処理 実行ファイル「.exe」に変換 型の確認方法 終わりに 初めに 卒業研究でよく散布…

MathJax = { tex: { inlineMath: [['$', '$'], ['\\(', '\\)']], displayMath: [ // start/end delimiter pairs for display math ['$$', '$$'], ['\\[', '\\]'] ], tags: 'all', // 'none' or 'ams' or 'all' tagSide: 'right', // side for \tag macros processEscapes: true, // use \$ to produce a literal dollar sig…

エンジニア・プログラマーの学習に約立つコンテンツのセール情報を集めました 1位 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル ¥27,800 → ¥2,400 91%OFF!! ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ （19,151件） 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython入門！応用では、データ解析、データーベース、ネットワーク、暗号化、並列化、テスト、インフラ自動化、キューイングシステム、非同期処理など盛り沢山の内容です！ 2位 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 - ¥15,800 → ¥2,200 …

概要 Flutterで機械学習モデルによる画像分類を試してみた。 おおまかな手順は、 Pytorchでモデルを作成 tflite形式に変換 Flutterで実装 開発環境 OS Windows11 Editor VS Code Flutter Ver. 3.0.5 Smart Phone Android 分類モデルの作成 Pytorchで画像分類のモデルを作成し、tflite形式に変換。 コードは全てGoogle Colabで実行。 Pytorchで分類モデルを作成する ライブラリのインストール import os import numpy as np import torch from to…

アニメ・修論・アニメ 卓球・勉強・卓球 - 岩波書店 誰が知ってんだよこの本（実家の本棚に挿さってた記憶だけあった） 趣味 アニメ ラジオ ゲーム その他 生活の記録 修論 その他・ツイッター代用 趣味 アニメ ・どぅー・いっと・ゆあせるふ#9 DIY部、頭脳派だ。ブタ虐が続いてたけど今回はブタのために小屋を作ってあげる回だった。ぷりんがせるふのこと褒めたりしてて良かった、あとひといきだ。 ・ヤマ4期#9 ひなた母、初めて見たけどバリキャリだ。強かった。今回もSAKUGAのアニメだった。 ・ダミヘ#8 前衛的で挑戦的な作品だ。 ・恋愛フロップス#8 ついに真実開示回。これこれこれ～～～。おもし…

・お題：文章同士の関係を評価する際に、まずは文章を数値で表現することがあるらしい。今回は、TF-IDFというやつで文章を数値で表現してみたい。 ・以下のサイトを参考にさせて頂いた。正確なことはそちらをご参照いただきたい。 www.takapy.work qiita.com blog.amedama.jp ・TF-IDFはTF（Term Frequency）とIDF（Inverse Document Frequency）から算出される。TF-IDFが大きいほど、その文章におけるその単語の重要度が高いことになるみたい。・TFは出現頻度に基づく単語の重要度を表す。「この文章で〇〇はたくさん出てきたか…

このページで学べること Spyderのインストール方法 Spyderを使ってpythonをプログラムする方法 目次 Spyderとは Spyderのインストール方法 Spyderを起動させる Spyderにプログラムを書いて実行してみる さいごに Spyderとは Spyder(以前はPydee)はオープンソースでクロスプラットフォームな統合開発環境であり、Pythonで科学用途のプログラミングをすることを意図して作られている。SpyderにはNumPy・SciPy・Matplotlib・IPythonなどが統合されている。 Spyder (ソフトウェア) - Wikipedia一部引用 記載…

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、Pythonで多次元(多変量)スチューデントのt分布のグラフを作成します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 2次元スチューデントのt分布の作図 定義式の確認 グラフの作成 パラメータと分布の形状の関係 自由度の影響 位置ベクトル(1軸)の影響 位置ベクトル(2軸)の影響 スケール行列(1,1成分)の影響 スケール行列(2,2成分)の影響 スケール行列(1,2成分)の影響 参考文…

はじめに 機械学習で登場する確率分布について色々な角度から理解したいシリーズです。 この記事では、Pythonで多次元(多変量)スチューデントのt分布に関する計算をします。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の記事一覧】 www.anarchive-beta.com 【この記事の内容】 はじめに 多次元スチューデントのt分布の計算 確率密度の計算 スケール行列を使用 パラメータの設定 スクラッチで計算 クラスで計算 逆スケール行列を使用 パラメータの設定 スクラッチで計算 クラスで計算 標準化t分布による計算 統計量の計算 参考文献 おわりに 多次元スチューデント…

本日、a-know (ver 0.40.8) がリリースされました。更新内容は以下のとおりです。

NTTドコモ R&D Advent Calendar 2022 の1日目の記事です。 井上と申します。アメリカのシリコンバレーにあるドコモの子会社，DOCOMO Innovations, Inc. (DII) でシニアデータサイエンティストとして機械学習の研究開発に従事しています。 現在，DII は Amazon Web Services, Inc. とパートナーシップを組み，Federated Learning (連合学習, FL) の開発に取り組んでいます。 AWS Partner Network (APN) Blog の記事もご覧ください。 本記事は，FL の中でも，特に Vertica…

pygameでOpenGLをすると全画面を独占される。それだとglutでやる事と変わらない。pygameの特性を活かしきれない。そこでOpenGLをimageとして使う方法をやってみた。imageをつくるのにpycairoというライブラリーも使ってる。細かい説明も厄介なのでコードだけ。 from os import environ environ['PYGAME_HIDE_SUPPORT_PROMPT'] = '1' import pygame from OpenGL.GL import * from OpenGL.WGL import * import cairo import numpy …

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